李祗輝

(北京石油化工學院 人文社科學院，北京 102617)

一、引言

作為國際旅游的重要組成部分，入境旅游一直是我國旅游業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略重點[1]。作為全國政治中心、文化中心、國際交往中心、科技創(chuàng)新中心的首都北京，其入境旅游發(fā)展對于全國入境旅游具有風向標作用。近年來，宏觀經(jīng)濟形式的復雜、國際政治環(huán)境的變化以及環(huán)境污染、食品安全等多種因素的影響已經(jīng)對入境旅游發(fā)展形成了挑戰(zhàn)。北京入境旅游經(jīng)過改革開放后30余年的快速發(fā)展，自2012年開始至2016年，已連續(xù)五年出現(xiàn)負增長，北京入境旅游已進入新常態(tài)[2]。針對北京入境旅游面臨的新情況和新形勢，為了提振入境旅游市場，有必要了解北京入境旅游需求究竟和哪些影響因素存在著長期穩(wěn)定的均衡關系，又有哪些影響因素對北京入境旅游需求進行著短期動態(tài)調(diào)整？

誤差修正模型能同時反映入境旅游需求與各個影響因素之間的長期和短期效應。本研究的主要目的是通過協(xié)整檢驗和誤差修正模型，實證考察北京入境旅游需求與經(jīng)濟和非經(jīng)濟等影響因素的長短期效應。經(jīng)濟影響因素包含了收入、價格、交通狀況等變量，而非經(jīng)濟影響因素包含了季節(jié)性、2001年“9·11”恐怖襲擊、2003年“非典”(SARS)疫情、2008年開始的全球金融危機、2012年起惡化的霧霾等虛擬變量。建模時采用從一般到特殊的方法，最終得到適當?shù)暮喕Ｐ汀?/p>

二、 研究背景

(一)北京入境旅游發(fā)展情況

北京入境旅游是伴隨著中國改革開放的步伐發(fā)展起來的。1978—2016年間北京入境旅游人數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在2012年之前(不含2012)，除個別年份外(1989、1998、2003、2008)，北京入境旅游人數(shù)一直保持增長態(tài)勢，但自2012年以來，入境人數(shù)連年負增長，但降幅逐漸收窄。

從客源市場結(jié)構來看，長期以來，美國、韓國、日本、香港同胞和臺灣同胞市場一直是北京入境旅游的主要客源市場。具體來說，對于美國市場，自2007—2016年，美國已連續(xù)十年保持北京第一大入境客源市場位置；對于韓國市場，自2011年以來一直占據(jù)著北京第二大入境客源市場的位置；對于香港同胞市場，自2013年以來，香港保持著北京第三大入境客源市場的位置；對于日本市場，其位置近年來逐步下滑，已從2000年的第一跌落至2016年的第五；對于臺灣同胞市場，自2000年以來，除2013、2014和2016年外，臺灣一直保持著北京第五大入境客源市場的位置。

(二) 相關理論

自上世紀60年代以來，西方學者依據(jù)發(fā)達國家市場環(huán)境對國際旅游需求影響因素進行了大量研究，研究中包含的影響國際旅游需求的主要因素有收入、價格、目的地營銷、政策與事件、交通成本、匯率、人口統(tǒng)計特征、民族或移民因素、旅游吸引力、季節(jié)性、人口規(guī)模、收入分配及不公平程度、對外直接投資等[3]。在此基礎上，國內(nèi)學者結(jié)合我國實際情況，對我國及主要省市的入境旅游需求影響因素進行了研究。王純陽、黃福才基于1979—2008年中國4個主要客源國的數(shù)據(jù)，分析了入境旅游需求的主要影響因素[4]。王錚等研究了重大事件對上海入境旅游需求的影響[5]。張金華、林秀梅根據(jù)中國1999—2009年的31個省區(qū)相關數(shù)據(jù)，分析了我國入境旅游需求影響因素[6]。高軍依據(jù)北京1978—2012年入境旅游人數(shù)年度數(shù)據(jù)，對改革開放35年來北京入境旅游人數(shù)進行了動態(tài)分析[7]。郭向陽等以1996—2015年中國及云南省入境旅游數(shù)據(jù)為樣本，對云南省入境旅游發(fā)展變化及其驅(qū)動因素進行研究[8]。方夢圓利用2000—2012年旅游總收入，對西部地區(qū)旅游經(jīng)濟差異及影響因素進行了分析[9]。劉霜、邱繼勤利用重慶市1997—2010年統(tǒng)計數(shù)據(jù),實證研究了重慶經(jīng)濟增長與旅游總收入以及入境旅游之間的關系[10]。然而，在研究的時間范圍方面，目前國內(nèi)的相關文獻大多數(shù)都是基于2012年之前的數(shù)據(jù)，只有郭向陽等少量研究使用了較新的數(shù)據(jù)，但仍需各種實證檢驗。另外，對于需求函數(shù)的估計和模擬，應考慮在理論和估計方面沒有重大缺陷的分析框架。一般來說，誤差修正模型(ECM)能夠較好地滿足上述條件[11]。本研究將利用誤差修正模型進行分析。

根據(jù)上述研究結(jié)果可知，包括入境旅游和出境旅游的國際旅游需求主要受兩方面因素的影響：一是收入、價格、交通、匯率等經(jīng)濟因素的影響；二是重大事件、國內(nèi)外環(huán)境、安全衛(wèi)生、目的地營銷宣傳等非經(jīng)濟因素的影響。因此，入境旅游需求函數(shù)可以表示如下

Y=f(I，P，T，E，Xi)，

(1)

其中，Y是入境旅游需求，I是客源地國家(地區(qū))居民收入的水平，P是目的地國家(地區(qū))旅游產(chǎn)品價格水平，T表示客源地國家(地區(qū))與目的地國家(地區(qū))之間的交通狀況，E是匯率，Xi是其他各種影響因素。

一般來說，入境旅游需求隨客源地國家(地區(qū))居民的收入增加而增加，隨目的地國家(地區(qū))旅游產(chǎn)品價格的增加而減少，客源地國家(地區(qū))與目的地國家(地區(qū))之間的交通狀況越好則入境旅游需求越大，人民幣貶值(直接標注法下的匯率數(shù)值增大)會導致入境旅游需求增加。通常，式(1)也可用對數(shù)的線性表達式表示。

三、 變量和數(shù)據(jù)

四、單整和協(xié)整檢驗

(一)單位根檢驗

對上述變量通過單位根檢驗進行時間序列的平穩(wěn)性分析。對水平值、水平值的變化(一階差分)進行單位根檢驗，以便確定時間序列是否為I(0)或I(1)。表2列出了ADF單位根檢驗結(jié)果。從統(tǒng)計上看，各變量都是一階單整。

(二)協(xié)整檢驗

五、誤差修正模型分析

(一)VEC模型建模

誤差修正(EC)模型的基本思路是，若變量間存在協(xié)整關系，表明這些變量間存在著長期穩(wěn)定的關系，而這種長期穩(wěn)定的關系是在短期動態(tài)過程的不斷調(diào)整下得以維持。因此，任何相互協(xié)整的時間序列變量都存在誤差修正機制，反映短期調(diào)節(jié)行為[16]。

北京入境旅游需求的單方程誤差修正模型可以通過EViews軟件的向量誤差修正(VEC)模型來估計?？紤]到在上述協(xié)整檢驗過程中使用的變量及其滯后項的選擇，本研究采用包含有y、g、c、a、e的四階VAR作為建模的起點。同時，引入D1、D2、D3、D4以及季節(jié)性虛擬變量Q1、Q2、Q3等，盡量考慮重要定性因素的影響。按照從一般到特殊的思路，剔除不顯著項，經(jīng)過多次檢驗，最后得到的長短期方程在統(tǒng)計上適當且具有相應的經(jīng)濟解釋，相應的長短期關系表達式見方程式(2)和(3)。

協(xié)整方程式表示如下

y(-1)=0.449562*a(-1)-3.271768*e(-1)+8.630091。

(2)

短期動態(tài)調(diào)整方程式表示如下

Δy= -0.893928*(y(-1)-0.449562*a(-1)+3.271768*e(-1)-8.630091)
-0.07391*Δ(y(-1)))-0.282754*Δ(y(-2)))-0.550091*Δ(a(-1)))
-1.108596*Δ(a(-2)))-3.042256*Δ(e(-1)))+1.706364*Δ(e(-2)))
+0.526533-0.431266*Q1-0.846678*D2-0.348386*D3-0.323039*D4。

(3)

(二)模型的經(jīng)濟解釋和預測結(jié)果

從經(jīng)濟學意義上看，協(xié)整方程式(2)表明，長期來看，北京入境旅游需求受到國際航線數(shù)和匯率的影響，即北京入境旅游需求和國際航線數(shù)及匯率之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關系。與預期不同的是，GDP和CPI都沒有進入最終的長期方程中。讓人意外的是，在本研究的樣本區(qū)間內(nèi)，匯率影響系數(shù)為負值，與經(jīng)濟學常識不一致(從經(jīng)濟學常識來看，匯率系數(shù)應為正)。這反映了如下事實：改革開放后，我國匯率制度從單一匯率制開始，為了適應自身發(fā)展與對外貿(mào)易的需要，在不斷改革中，匯率尚沒有完全市場化。因此，隨著我國匯率制度的不斷完善，還需更長時間區(qū)間的后續(xù)研究。

從表5和方程式(3)可知，短期來看，入境旅游需求的變化受到多種因素的影響。前兩期的入境旅游需求變化對即期的入境旅游需求變化有影響，但系數(shù)很小。國際航線數(shù)的前兩期變化對即期入境旅游需求變化的影響也顯著。前兩期匯率的影響都不顯著。需要特別指出的是，SARS、全球金融危機和霧霾的影響顯著，都是負值，系數(shù)也不小，表明入境旅游需求的變化對這些因素的變化較為敏感，這些因素的存在導致了入境旅游需求短期內(nèi)的大幅降低。此外，短期影響中，1季度虛擬變量的影響顯著，為負值，表明會導致1季度的北京入境旅游需求變小。

從協(xié)整關系看到，零值均線代表了變量之間的長期穩(wěn)定均衡關系。2003年3季度誤差修正值的絕對值達到最大，表明該時期短期波動偏離長期均衡關系的影響最大，但很快進行了調(diào)整，即在2004年1季度又回到長期均衡穩(wěn)定狀態(tài)，說明入境旅游需求調(diào)整到均衡穩(wěn)定狀態(tài)的過程很快(誤差修正項系數(shù)為較大數(shù)值的-0.893 928也說明了這一點)。之后，短期波動偏離長期均衡關系的幅度比較小。

預測有助于評估模型是否適當。本研究采用VEC模型預測中的樣本內(nèi)靜態(tài)預測，因為靜態(tài)預測是使用樣本實際觀測值進行預測，效果要好于動態(tài)預測[17]。從真實序列與預測序列的對比中可以看到預測值與實際值的趨勢一致。

總之，通過上述方法得到的北京入境旅游需求長短期模型在2001年1季度至2016年4季度的區(qū)間內(nèi)有著特定的經(jīng)濟涵義，模型是適當?shù)摹?/p>

六、結(jié)論與建議

研究表明，通過協(xié)整方法和誤差修正模型，可以提供一種確立北京入境旅游需求和影響因素長短期關系的建模思路。在本研究中，盡管還存在著樣本區(qū)間不夠長等限制性因素制約著研究結(jié)果的經(jīng)濟學解釋，后續(xù)研究可以在此基礎上做進一步探索。主要研究結(jié)論是：

第一，實證檢驗了北京入境旅游需求與影響因素的長期穩(wěn)定關系。在本研究區(qū)間內(nèi)，實證強烈支持了北京入境旅游需求和國際航線數(shù)以及匯率之間存在著長期穩(wěn)定關系。當然，這種長期關系需要后續(xù)持續(xù)的實證檢驗。第二，實證檢驗了北京入境旅游需求調(diào)整到均衡穩(wěn)定狀態(tài)的過程是很快的。北京入境旅游需求對外界變化的各種因素較為敏感，極易引起需求的波動，但這種短期波動恢復到長期穩(wěn)定關系的時間會很快。因此，旅游需求無論受到何種負面因素的沖擊，旅游行政管理以及旅游業(yè)從業(yè)人員應保持信心。第三，GDP和CPI沒有進入最終的長期方程中。在本研究的樣本區(qū)間內(nèi)，按照從一般到特殊的思路，通過向量誤差修正模型(VEC)建模，剔除不顯著變量，經(jīng)過逐次檢驗后，模型估計結(jié)果顯示，北京入境旅游需求對GDP以及CPI不敏感，它們之間不存在長期穩(wěn)定的均衡關系。第四，實證檢驗了北京入境旅游需求受到SARS、全球金融危機、霧霾、季節(jié)性等定性因素的影響。SARS、全球金融危機、霧霾等因素對北京入境旅游需求的負面影響顯著，特別是SARS的影響系數(shù)很大，為-0.846 678，全球金融危機和霧霾的影響系數(shù)也不低。北京入境旅游需求只受到1季度季節(jié)因素的負面影響，其他季度的影響并不顯著。

基于以上結(jié)論，提出如下建議：一是要持續(xù)不斷地考察北京入境旅游需求函數(shù)的變化。當前，國際政治、經(jīng)濟形勢錯綜復雜，北京旅游供給側(cè)結(jié)構性改革在向前邁進，由此帶來的一系列變化會不斷改變北京入境需求函數(shù)的構成，進而影響到北京入境旅游需求與影響因素的長短期關系。二是要完善應對疾病、霧霾、金融危機等各種影響因素的措施。應加強機制和體系建設，做好預案；同時要強化部門間合作，信息共享；另外，要做好與媒體的溝通，有效進行危機管理，使相關負面影響降至最低。三是要提升北京入境旅游產(chǎn)品的價格競爭力。長期來看，匯率是影響入境旅游需求的重要因素。應不斷開發(fā)具有價格競爭力的入境旅游產(chǎn)品，以吸引更多游客來訪。同時，豐富“北京游”的內(nèi)涵，提高服務質(zhì)量，讓游客滿意，期待游客再訪。四是要加強旅游交通等旅游基礎設施建設。長期來看，國際航線數(shù)與北京入境旅游需求之間存在著穩(wěn)定的關系，航空運輸業(yè)對旅游業(yè)的發(fā)展起著積極的推動作用。航空旅行是國際旅行的主要交通方式，日益頻繁的飛往中國北京的國際航班會極大促進北京入境旅游的發(fā)展。