陈东芝

(桂林理工大学旅游学院，广西 桂林 541004)

改革开放30年来，民族地区凭借其独具特色的旅游资源，吸引了大批的境外游客。入境旅游收入呈现出迅猛增长的势头，旅游外汇收入由1997年的5.23亿美元增至2008年的18.19亿美元。迅速增长的入境旅游市场成为拉动民族地区旅游业发展的重要力量。

入境旅游研究随着国际旅游业的发展而升温。目前，国内外关于旅游业促进经济增长的研究基本以旅游业的前后向产业关联为重点，侧重于旅游对就业、公共部门收入等多方面因素的影响，而从时间尺度上研究旅游业对经济发展影响的较少，就时间尺度研究方面而言，研究者主要集中于探讨我国和各个省份内入境旅游与经济增长之间关系，很少关注少数民族地区入境旅游对国民经济的影响。本文运用计量经济学原理，采用Eview6.0软件，建立入境旅游和GDP之间的向量自回归(VAR)模型，运用协整分析、Granger因果检验以及脉冲响应函数分析民族地区入境旅游与经济增长之间的关系，初步探讨民族地区入境旅游发展的长期需求规律，以期为民族地区制定正确的旅游经济发展政策提供科学的依据。

1 样本数据与变量检验

1.1 样本数据

本文选取民族地区旅游总收入、GDP名义值作为研究民族地区旅游产业与GDP关系的变量，样本数据来源于《中国民族统计年鉴》［1］，起止时间是1997年至2008年。本文根据年平均汇率，将1997年至2008年民族地区年入境旅游收入折算为人民币。本文研究的民族地区不仅指民族自治区，还包括其他地区中与汉族形成“大杂居、小聚居”分布格局的少数民族自治地方。

GDP、IN分别记作民族地区GDP名义值和民族地区年入境旅游收入;LNGDP、LNIN分别记作将民族地区GDP名义值和民族地区年入境旅游收入取自然对数得到的数据;DLNGDP、DLNIN记作LNGDP和LNIN的一阶差分。LNGDP和LNIN的时序图，DLNGDP、DLNIN的一阶差分时序图如图1、图2所示。从图1可以看出LNGDP和LNIN具有同向的时间趋势和常数项，图2可以看出DLNGDP和DLNIN具有常数项。

1.2 ADF检验

由于现实中的许多经济变量往往不是平稳时间序列，采用传统计量经济学方法进行分析容易产生“伪回归”问题。因此首先应对等变量的平稳性进行检验，确定各序列的单整阶数。单整阶数是序列中单位根的个数，检查序列平稳性的方法是单位根检验。根据AIC和SC信息最小准则确定最优滞后期，分别对变量 LNGDP、LNIN、DLNGDP、DLNIN进行单位根检验，结果如表1所示。

ADF检验结果表明在5%显著水平下，LNGDP和 LNIN是非平稳时间序列，DLNGDP和 DLNIN是平稳时间序列，LNGDP和LNIN是单整序列。

表1 ADF检验结果

2 模型设定与实证分析

本文的研究思路是：建立VAR模型;对平稳的时间序列进行协整检验，估计二者之间的长期均衡关系;若协整关系存在，利用误差修正模型反映变量之间的动态调节机制;其后，使用Granger因果检验确定变量之间的因果关系;最后通过向量自回归VAR模型的脉冲响应函数分析民族地区年入境旅游收入与GDP间详细的短期关系。

2.1 模型设定

VAR模型是把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数，将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型，经常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种冲击对经济变量形成的影响。

VAR模型为：

式中，为避免数据的剧烈波动并消除时间序列中存在的异方差现象，用y和x分别表示GDP和IN;At…Ap和B1…Bt是待估计的参数矩阵;εt是随机扰动项，表示影响入境旅游收入与经济增长关系的其他因素;p表示滞后阶数，滞后阶数越长，越能反映模型的动态特征，但需要估计的参数也越多，模型的自由度就减少。由于本文数据规模较小，将VAR模型最大滞后期定为2。对不同滞后期统计得出最大似然值、AIC和SC值。由表2可知，滞后1阶时，AIC和SC值最小，故本文VAR模型的最佳滞后期为1。

表2 选择VAR模型滞后阶数

2.2 协整检验和误差修正模型

2.2.1 协整检验

根据以上ADF检验，LNGDP与LNIN具有相同的单整阶数，满足协整分析的前提，但是否存在协整方程需要通过协整检验确定。本文使用Johansen多变量系统极大似然估计法来检验各变量序列之间是否存在协整关系。这是一种基于向量自回归的检验方法，具有较高的检验度。将Johansen协整检验模型的滞后阶数设置为1，检验结果如表3所示：

表3 Johansen协整检验

第一步，进行协整回归，得到回归方程如下：

如果上述两个变量存在协整关系，则由上式计算的et应该具有平稳性，用et作AEG回归，并进行检验。

第二步，对et进行非平稳性检验结果如下：

如表4所示，由于检验统计量为－2.91403，分别小于显著性水平为1%、5%、10%的临界值，因此，可以估计残差序列et为平稳序列，表明序列LNGDP与LNIN具有协整关系。

表4 残差序列的单位根检验

2.2.2 误差修正模型

误差修正模型的基本思路是若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在长期稳定的关系，而这种关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持。［2］在协整的基础上，可以建立误差修正模型，如下：

其中：ECM=LNGDP－0.742853LNIN

误差修正项反映出两点重要的信息。第一，误差修正项本身表明了入境旅游与GDP之间精确的长期均衡关系。第二，误差项ECMt－1估计的系数为0.253607，说明当短期波动偏离长期均衡时，系统将以0.253607的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。虽然ECM模型可以解释两个变量的短期关系，但是无法详细描述它们各期的互动关系，因此LNGDP与LNIN详细的短期动态互动关系需要运用脉冲响应函数描述。

2.3 Granger因果关系检验

协整检验结果表明LNGDP与LNIN之间存在长期的均衡关系，但是这种关系是否构成因果关系还需要通过Granger因果检验［3］。Granger因果检验用来判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因，实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量中，一个变量如何受到其他变量的滞后影响。Granger因果关系检验结果如表5所示：

表5 Granger因果关系检验结果

检验结果显示，在10%的显著水平下，接受“LNGDP不是引起LNIN的原因”的假设，拒绝“LNIN不是引起LNGDP的原因”的假设。Granger因果检验结果表明存在从LNIN到LNGDP的单向因果关系，LNIN可以解释LNGDP的变化。上述结论可以说明民族地区入境旅游收入与经济增长之间存在单向的因果关系，入境旅游收入促进民族地区经济的增长，而民族地区经济的增长对其入境旅游的发展没有明显的因果关系。

2.4 脉冲响应函数

利用脉冲响应函数确定入境旅游对民族地区GDP冲击的时间轨迹，响应时间设定为10期。在脉冲函数响应曲线如图3所示，脉冲响应函数各年的数据如表6所示。

表6 LNIN对LNGDP脉冲响应的各年数据

图3 脉冲响应函数曲线

横轴表示脉冲作用的滞后期间数(单位：年)，纵轴表示GDP的变化程度;实线表示脉冲响应函数，代表了GDP对入境旅游收入脉冲的反应;虚线表示正负两倍标准差偏离带。通过图3和表6可看出，当LNIN变化1个标准差时LNGDP都产生了正向影响，LNIN变化对LNGDP的影响在当年(第1年)为0.76%，第2年为0.71%，第10年达到最高(1.89%)，随时间推移逐渐增大。通过LNIN对LNGDP的脉冲响应函数可以得出，LNIN对LNGDP具有较大的正向影响，随着时间推移，正向影响逐渐增大。

3 结论

根据1997－2008年的时序数据，本文利用协整检验、误差修正模型、因果关系检验和脉冲响应函数对民族地区入境旅游与经济增长进行计量分析。得到主要结论如下：

第一，从长期看，民族地区入境旅游与经济增长之间存在稳定的均衡关系，民族地区国际旅游外汇收入每提高1%，民族地区地方经济增长0.74%。这表明推动民族地区入境旅游的发展，有利于促进民族地区地方经济的增长。可以说，入境旅游收入已经成为民族地区经济增长的重要拉动力，发展旅游业对于加快地区经济建设、提高生活水平、解决就业问题等都有重要意义。

第二，误差修正模型ECM说明民族地区GDP的变化不仅取决于国际旅游外汇收入的变化，而且取决于上一期GDP对均衡水平的偏离。当短期波动偏离长期均衡时，系统将以0.253607的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。

第三，明确民族地区入境旅游与经济增长之间的因果关系，对开发不同的旅游市场、制定政策和决策具有重要的意义。Granger因果关系检验结果表明，民族地区入境旅游收入与经济增长之间存在单向的因果关系，入境旅游收入促进民族地区经济的增长，而民族地区经济的增长对其入境旅游的发展没有明显的因果关系，证明了民族地区入境旅游对经济增长具有拉动作用，应该制定积极发展旅游业的相关政策以促进经济增长。

第四，通过分析脉冲响应函数，LNIN变化1个标准差时LNGDP都产生了正向影响，LNIN变化对LNGDP的影响在当年(第1年)为0.76%，第2年为0.71%，第10年达到最高(1.89%)，随时间推移逐渐增大，这表明短期内民族地区入境旅游对经济发展具有持续拉动作用。

［1］国家民族事务委员会.中国民族统计年鉴(1997－2008年)［Z］.北京：民族出版社，2009.

［2］庞皓.计量经济学［M］.成都：西南财经大学出版社，2005.

［3］孙敬水.计量经济学［M］.北京：清华大学出版社，2004.