旅游业发展对区域经济增长的效应分析<br/>——以黄山市为例

旅游业发展对区域经济增长的效应分析
——以黄山市为例

2016-08-08王钦安

宿州学院学报 2016年7期

关键词：黄山市经济增长

吕　俭,金　泉,王钦安

滁州学院地理信息与旅游学院，安徽滁州,239000

旅游业发展对区域经济增长的效应分析
——以黄山市为例

吕俭,金泉,王钦安

滁州学院地理信息与旅游学院，安徽滁州,239000

摘要：基于2000-2014年黄山市旅游业和经济增长数据，运用Eviews6.0软件，采用协整分析和Granger因果检验方法，对黄山市旅游业发展对区域经济增长的效应进行分析。ADF检验结果表明：选取的LGDP、LDR、LFR指标均为一阶单整序列；Johansen协整检验结果表明：黄山市旅游业发展与区域经济增长存在长期协整关系，且黄山市国内旅游收入和旅游外汇收入每增长1%，分别带动GDP增长约0.815%和0.354%；向量误差修正模型(ECM)显示：黄山市GDP、旅游外汇收入、国内旅游收入偏离长期均衡的程度能够以1.06049、9.229608、4.759272的调整力度得到修正；Granger因果检验表明：黄山市国内旅游收入是经济增长的Granger成因，经济增长是旅游外汇收入的Granger成因，国内旅游收入与旅游外汇收入之间存在双向因果关系。

关键词：旅游业发展；经济增长；Granger检验；黄山市

1相关研究

区域经济增长理论认为，如果一个地区将其具有核心竞争力的生产要素投入到高效率并具有产业带动作用的领域，则区域经济必然增长[1]。研究证实，旅游业可以通过乘数效应、产业关联效应以及外部性效应等，以直接、间接和诱导影响三个阶段发挥对区域经济的产业带动效应[2]。基于此，旅游业被定位为支柱产业、主导产业、先导产业或龙头产业等[3]。如果一个区域拥有符合经济发展趋势且具有优势资源作支撑的主导产业、拥有产业之间紧密联系的产业结构以及由强大增长中心为空间组织核心，各产业合理布局的空间结构，就能实现本区域经济的快速增长[4]。因此，诸多研究对旅游业发展与区域经济增长之间的影响关系进行分析[5]。Shan等是最早开始研究旅游业发展及其对经济增长的直接效应的学者之一，并最先提出“旅游业导致经济增长”(Tourism-Led-Growth，简称TLG)的假设[6]。Payne等认为，旅游业和经济增长的因果关系有两个层面：第一，经济增长导致旅游业发展。政府机构和政策的有效性，在物质和人力资本上的足够投资以及国际旅游业的稳定发展都能促进旅游基础设施的建设及整个行业的发展。第二，旅游业促进经济增长。旅游业作为经济增长的发动机，在整个经济中产生积极的外部性效应[7]。对于旅游与经济增长关系的测算，有的研究通过计算相关系数、弹性系数、贡献率和灰色关联度等指标探讨二者之间的关系[8-12]；有的研究则利用基于VAR 模型和误差修正模型的协整和因果检验、方差分解以及脉冲响应、变参数的状态空间模型等计量方法来分析二者之间的关系[13-15]。

黄山市自然景观资源和旅游文化资源丰富，发展旅游业成效显著。2014年，黄山地区共接待游客4165万人次，同比增长11.6%。其中，国内旅游收入321.1亿元，增长12.9%；国际旅游创汇5.43亿美元，增长11.5%；旅游总收入354.4亿元，增长12.7%，占地区GDP份额69.87%[16]。鉴于此，有人认为旅游产业已经成为黄山市主要支柱产业和动力产业[17]。为了明确黄山市未来产业的发展重心和方向，厘清占GDP比重较大的旅游产业与区域经济增长之间的关系有重要价值。

2研究设计

2.1变量选取与数据来源

以国内旅游收入(DR)、旅游外汇收入(FR)作为两个度量黄山市旅游业发展水平的重要指标，并选用国内生产总值(GDP)这个变量作为度量黄山市经济增长状况的重要指标。考虑到数据之间的关系和数据的可得性，选用黄山市2000-2014年旅游总收入(TR)、旅游外汇收入(FR)、国内生产总值(GDP)作为原始数据进行处理。其中，数据来源于《黄山市统计年鉴》《黄山市年国民经济和社会发展统计公报》(2000-2014)，地区生产总值指数GDPI和居民消费价格指数CPI、人民币汇率数据作为中间变量，相关数据主要来源于《中国统计年鉴》(2000-2014)和《安徽省统计年鉴》(2000-2014)。

2.2数据处理

为能客观真实地反映经济发展状况，并使14年来的数据具有可比性，剔除价格水平变动、汇率变动等因素影响，利用安徽省历年地区生产总值指数和居民消费价格指数等中间变量，将统计年鉴中的国内生产总值(GDP)、旅游总收入(TR)、旅游外汇收入(FR)换算为以2000年不变价格计算的值，其中，实际旅游外汇收入FR的换算方法如下：首先，以2000-2014年人民币对美元汇率为中间变量，将统计数据中的名义旅游外汇收入FR1(以美元为单位)转换成名义旅游外汇收入FR2(以人民币(万元)为单位)；其次，以居民消费价格指数CPI为中间变量换算出实际旅游外汇收入FR；最后，计算国内旅游收入DR(实际DRt=实际TRt-实际FRt)。为避免数据序列的剧烈变化，对各变量取自然对数以消除变化趋势和异方差，使变量的变化呈现线性化趋势，而且这种变换不会影响变量之间的长期协整关系。其中，LGDP、LTR、LFR表示自然对数化以后的黄山市GDP总量和旅游总收入、旅游外汇收入。

2.3检验方法

对于时间序列变量而言，如果变量均值E(Xt)和方差VAR(Xt)都是与时间t无关的常数，则该时间序列就是平稳序列。如果一个时间序列是非平稳的，经过d次差分后变成平稳序列，则称原序列是d阶单整序列，记为I(d)。按照协整理论，经ADF(Augmened Dickey-Fulle) 法检验的变量若为同阶单整的时间序列变量，则可以运用Johansen协整检验对变量之间的长期均衡关系进行考量。若协整关系存在，则运用误差修正模型对变量偏离长期均衡的短期动态调整机制进行度量。

如果黄山市国内旅游收入(LDR)、旅游外汇收入(LFR)与经济增长变量(LGDP)之间存在协整关系，则使用向量误差修正(VEC)模型进行检验。其中，黄山市国内旅游收入LDR、外汇旅游收入LFR和经济增长之间的误差修正模型可表示为：

其中，ξt为随机扰动项；D表示一阶差分；ecmt-1为变量协整关系中的误差修正项；α0为误差修正项系数；α1(i)、α2(i)为短期调整系数；n为滞后阶数，按照AIC最小准则选定。误差修正项的系数α0可以解释如下两个层面：(1)可以对变量偏离长期均衡的短期动态调整机制(调整速度及方向)进行测量；(2)可以辨别变量之间Granger因果关系的方向。

在VEC模型分析的基础上，方差分解是通过每一个随机扰动项基于冲击的方差对模型变量方差的贡献度，评价该扰动项对于模型内生变量的影响和重要性。所有检验均使用Eviews6.0软件。

3数据分析

3.1数据平稳性检验

由图1可知，LGDP、LDR、LFR三组变量在2000-2014年区间均呈现增长趋势，其中，LDR和LFR的非平稳性非常显著，但数据的平稳性需要进行单位根检验。采用Augmented-Dickey-Fuller Test(简称ADF检验法)进行单位根检验,结果表明：变量LGDP、LDR、LFR的原始值均大于1%显著性水平下的临界值，接受“存在单位根”的原假设，表明3个变量序列均是非平稳的；在对LGDP、LDR、LFR的一阶差分序列进行检验时，ADF统计值小于5%显著性水平下的临界值，拒绝“存在单位根”的原假设，表明变量序列为平稳时间序列。综上所述，GDP、TR和FR序列均为一阶单整序列(表1)。

图1　时间序列图

表1　各变量单位根检验

注：(1)D表示变量序列的一阶差分。(2)检验形式(c,t)中，c值表示是否含有常数项(0表示不含常数项， 1表示含有常数项)；t值表示是否含有趋势项(0表示不含趋势项，1表示含有趋势项)；其中，保留常数项和趋势项与否由t统计值是否显著而确定。(3)各变量平稳性检验的原假设均为：变量为非平稳序列，即存在单位根。

3.2VAR模型滞后阶数P的确定

VAR模型在构建过程中，首先要确定最佳滞后阶数。在选择滞后阶数P的过程中，要注意以下几点：滞后阶数足够大，模型估计的参数适中，模型估计的自由度适度大。在Eviews软件中，结合数据时间序列区间，设定最大滞后阶数(L=2)，并根据最大滞后阶数的各种信息标准确定VAR模型的最佳滞后阶数。如表2所示，5个评价指标(LR值、FPE值、AIC值、SC值、HQ值)中有4个(FPE值、AIC值、SC值、HQ值)认为最佳滞后阶数为2，故建立VAR(2)模型。

表2　VAR模型的最佳滞后阶数检验

注：表中用“*”号表示从每一列标准中选的最佳滞后数。

3.3VAR模型稳定性检验

图2　VAR模型的稳定性检验

如果被估计的VAR模型所有根的模的倒数小于1(即位于单位圆内)，则其是稳定的。如果模型不稳定，将影响检验结果的有效性。据图2所示，VAR(2)模型有两个根的模的倒数落在单位圆之外，表明该模型是一个非平稳系统，因此需要通过变量间协整检验进行验证。

3.4变量间的协整检验

如果面板数据变量是不平稳的，就不可以直接进行回归分析；否则，数据分析结论中会有伪回归现象的存在。如前所述，数据的平稳性一般通过差分的方法实现。协整检验要求检验变量必须是单整变量且阶数相同，才可实现协整。表1单位根检验表明，面板数据序列满足协整检验的同阶单整条件，故可以利用协整检验来分析他们之间的长期动态关系。面板协整检验的方法有很多种，由于本研究涉及三变量之间的协整检验，且检验样本数量较少，故采用Johansen方法进行检验。

由表3可知，当H0：r=0时，48.12115(迹统计量)>29.79707(5%显著水平的临界值)，25.24272(Max-Eigen统计量)> 21.13162(5%显著水平的临界值)，所以拒绝零假设H0，即认为LGDP、LDR、LFR之间存在协整关系(R>0)；进一步检验，由于H0：r≤1时，22.87842(迹统计量)>15.49471(5%显著水平的临界值)，19.92977(Max-Eigen统计量)>14.2646(5%显著水平的临界值)，所以拒绝零假设H0，即认为在5%的显著水平下，变量之间存在至少2个协整关系(R>1)；进一步检验，由于H0：r≤2时，2.948649(迹统计量)<3.841466(5%显著水平的临界值)，2.948649(Max-Eigen统计量)<3.841466(5%显著水平的临界值)，所以接受零假设H0，即认为在5%的显著水平下，变量之间存在至多2个协整关系(R≤2)。综上所述，变量之间存在2个协整关系。

表3　变量间的Johansen协整检验

注：观测序列有线性确定性趋势，协整方程(CE)仅有截距。

3.5模型的建立

通过上述协整分析，发现黄山市旅游业发展与区域经济增长之间存在协整关系。因此，可以通过建立模型对黄山市旅游业发展与经济增长之间的拉动效应关系进行分析。

参考柯布一道格拉斯生产函数形式建立拉动效果模型，如下：

其中，GDPt表示国内生产总值，FRt表示旅游外汇收入，DRt表示国内旅游收入，A代表其他行业的要素增长率,α是外汇旅游收入系数，β是国内旅游收入系数，t是时间向量。

对上述公式作对数处理，结果如下式所示：

LGDPt= LAt+α×LFRt+β×LDRt+μt，其中，μt为随机误差项。

通过使用Eviews6.0软件，建立回归方程如下：

LGDP=7.759298-0.069727×LFRt

(0.438977)(0.122908)

+0.551248×LDR

(0.100652)

(注：括号内的数值为回归系数的标准误。)

其中，ln(FR)的p值为0.5810，在5%显著性水平下接受原假设，即ln(FR)对ln(GDP)的影响不显著。此外，R2=0.954314，DW=0.740075，即发现残差项有较强的一阶自相关性，考虑加入适当的滞后项消除残差序列的自相关性，运用广义差分法估计模型。运用科克伦—奥克特(Cochrane-Orcutt)迭代法，经过拟合，最终确定回归模型为：

LGDP=7.410530+0.354099×LFR

(1.431678)(0.106040)

+0.815426×LDR

(0.184346)

其中，AR(1)=1.153509

(0.321530)

(注：LFR*LDR表示模型存在交互效应，括号内的数值为回归系数的标准误。)

其中，AR(1)为模型ut=ρ×ut-1+vt中ρ的估计值(vt是满足回归模型基本假定的随机误差项)，R2=0.981492，DW=1.951376。此时模型已经消除了自相关性的影响。上述方程中的系数表示：长期来看，在其他条件不变的情况下，黄山市外汇旅游收入每变动1%，其国内生产总值将同向变动0.354%；黄山市国内旅游收入每变动1%，其国内生产总值将同方向变动0.815%。

3.6ECM修正模型

根据Granger原理，如果变量之间存在协整关系，但短期可能由于某种原因偏离长期均衡，因此需要建立ECM模型，从而反映变量短期偏离长期均衡的调整修正机制。如表4所示：各因变量的短期波动除了受到各相关自变量滞后期波动的影响，也受误差修正项(Ecm)的影响。

由上述误差修正模型看出，LGDP的短期波动受LFR的短期波动、LDR的短期波动、LGDP(-1)的短期波动以及误差修正项的影响。其中，误差修正项有两个协整方程，对于协整方程1来说，如果本期的GDP、外汇旅游收入、国内旅游收入偏离长期均衡，在下一时期这种偏离度将以1.06049、9.229608、4.759272的调整力度进行修正，使其收敛到长期均衡。对于协整方程2来说，误差修正项的系数为负值，符合反向修正机制，当短期波动偏离长期均衡时，系统将以-0.062735、-3.282841、-1.42313的调整力度进行修正，使其收敛到长期均衡。从表4可知，以D(LGDP)为因变量的模型整体的对数似然值为47.853 59，误差修正模型的AIC和SC信息值分别为-6.439014和-6.178268，可以证明模型整体拟合的较好，模型的解释力较强。

表4　ECM修正模型

由表4可知，误差修正项与各变量滞后项的组合对于D(LGDP)和D(LDR)的解释能力较强(调整R2分别为0.927242和0.893133)，对于D(LFR)的解释能力较弱(调整R2为0.690 412)。由表可知，且DR(滞后一期)对GDP增长的短期弹性为0.081432，即：国内旅游收入每增长1%，短期内(一年内)可以拉动GDP增长约0.08%；FR(滞后一期)对GDP增长的短期弹性为0.095 538，即旅游外汇收入每增长1%，短期内(一年内)可以拉动GDP增长约0.09%。

3.7Granger因果关系检验

上述分析显示，国内旅游收入、旅游外汇收入与经济增长之间存在协整关系，但各变量之间是否构成因果关系及互为因果的方向，则需要运用Granger因果关系检验进行分析。由于Granger因果关系检验对各变量的滞后阶数反应较为敏感，因此，本文取滞后1阶和2阶来分别进行分析，分析结果如表5。

根据表5，滞后1期时，当显著水平为10%时，黄山市国内旅游收入是经济增长的Granger成因，经济增长是旅游外汇收入的Granger成因，国内旅游收入与旅游外汇收入之间存在双向因果关系。

表5　Granger因果关系检验

3.8基于VEC模型的方差分解

如表6所示，对三变量进行预测均方误差分解。其中，在对黄山市LGDP变量进行的预测均方误差

表6　方差分解结果

分解中，在短期，往期经济增长对其本身增长的贡献较大，其中，第2年的比率高达92.06%。但从长期来看，黄山市国内旅游收入(LDR)对经济增长(LGDP)的贡献在上升，从第2年的7.77%上升到第10年的41.64%，但外汇旅游收入(LFR)对经济增长(LGDP)的贡献虽然在上升，但贡献比例较小，第10年只达到1.11%。由上述分析可以推断，黄山市国内旅游收入对经济增长的贡献要远大外汇旅游收入对经济增长的贡献。

4结论

利用2000-2014年数据，运用数理统计分析，对黄山市旅游业发展与区域经济增长之间的拉动效应进行分析，取得如下认识：

(1)变量协整检验显示，尽管黄山市国内旅游收入、旅游外汇收入和地区GDP短期内均呈现非均衡趋势，但各变量之间存在长期稳定的协整关系，即黄山市外汇旅游收入每变动1%，国内生产总值将同向变动0.354%，黄山市国内旅游收入每变动1%，其国内生产总值将同方向变动0.815%。说明长期来看，国内旅游收入相比外汇旅游收入而言，对经济增长的拉动效应更大。鉴于旅游业对区域经济的拉动效应，黄山市政府在制定区域经济政策时，要注重维护区域旅游资源的禀赋，在资源保护性利用的基础上，注重实现景区景点的丰度和深度开发，通过旅游产业结构调整、旅游产品品质提升等创新举措，增强旅游吸引力，从而在更大程度上促进经济增长。

(2)修正误差模型检验表明，如果当期GDP波动偏离了长期均衡，系统在下期将以1.060 49的调整幅度将非均衡状态拉回至均衡状态，可见，修正力度比较缓慢；同理，若国内旅游收入波动偏离长期均衡，系统将以4.759 272的调整幅度促使其向均衡水平接近；若旅游外汇收入波动偏离长期均衡，系统将以9.229 608的调整幅度将其拉回均衡状态。说明黄山市的国内旅游收入、旅游外汇收入偏离长期均衡的程度能够得到快速的修正。需要注意的是，在向量误差修正模型中, 第二个协整方程的系数是负数, 说明起到了反向修正的作用。除此之外，国内旅游收入对GDP增长的短期弹性是0.081432<0.815(长期弹性)，旅游外汇收入对GDP增长的短期弹性是0.095 538<0.354(长期弹性)，说明国内旅游收入和旅游外汇收入对经济增长的长期拉动效应较大，黄山市国内外旅游市场的长期开发潜力巨大，在短期也能发挥对经济增长的拉动效应。因此，黄山市政府应在继续大力开发国内旅游市场的基础上，同时注重开发境外市场。

(3)Granger因果关系检验显示，滞后1期时，当显著水平为10%时，黄山市国内旅游收入是经济增长的Granger成因，经济增长是旅游外汇收入的Granger成因，国内旅游收入与旅游外汇收入之间存在双向因果关系。表明黄山市国内旅游收入对经济增长的贡献要远大外汇旅游收入对经济增长的贡献，短期内黄山地区的经济增长促进了旅游外汇收入的增加，且国内旅游收入与旅游外汇收入之间互相促进。因此，黄山市政府需要大力发展旅游业，同时致力于多渠道发展区域经济，实现旅游业与区域经济之间的协同发展和良性循环。

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