旅游業發展對區域經濟增長的效應分析
——以黃山市為例

呂　儉,金　泉,王欽安

滁州學院地理信息與旅游學院，安徽滁州,239000

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旅游業發展對區域經濟增長的效應分析
——以黃山市為例

呂儉,金泉,王欽安

滁州學院地理信息與旅游學院，安徽滁州,239000

摘要：基于2000-2014年黃山市旅游業和經濟增長數據，運用Eviews6.0軟件，采用協整分析和Granger因果檢驗方法，對黃山市旅游業發展對區域經濟增長的效應進行分析。ADF檢驗結果表明：選取的LGDP、LDR、LFR指標均為一階單整序列；Johansen協整檢驗結果表明：黃山市旅游業發展與區域經濟增長存在長期協整關系，且黃山市國內旅游收入和旅游外匯收入每增長1%，分別帶動GDP增長約0.815%和0.354%；向量誤差修正模型(ECM)顯示：黃山市GDP、旅游外匯收入、國內旅游收入偏離長期均衡的程度能夠以1.06049、9.229608、4.759272的調整力度得到修正；Granger因果檢驗表明：黃山市國內旅游收入是經濟增長的Granger成因，經濟增長是旅游外匯收入的Granger成因，國內旅游收入與旅游外匯收入之間存在雙向因果關系。

關鍵詞：旅游業發展；經濟增長；Granger檢驗；黃山市

1相關研究

區域經濟增長理論認為，如果一個地區將其具有核心競爭力的生產要素投入到高效率并具有產業帶動作用的領域，則區域經濟必然增長[1]。研究證實，旅游業可以通過乘數效應、產業關聯效應以及外部性效應等，以直接、間接和誘導影響三個階段發揮對區域經濟的產業帶動效應[2]。基于此，旅游業被定位為支柱產業、主導產業、先導產業或龍頭產業等[3]。如果一個區域擁有符合經濟發展趨勢且具有優勢資源作支撐的主導產業、擁有產業之間緊密聯系的產業結構以及由強大增長中心為空間組織核心，各產業合理布局的空間結構，就能實現本區域經濟的快速增長[4]。因此，諸多研究對旅游業發展與區域經濟增長之間的影響關系進行分析[5]。Shan等是最早開始研究旅游業發展及其對經濟增長的直接效應的學者之一，并最先提出“旅游業導致經濟增長”(Tourism-Led-Growth，簡稱TLG)的假設[6]。Payne等認為，旅游業和經濟增長的因果關系有兩個層面：第一，經濟增長導致旅游業發展。政府機構和政策的有效性，在物質和人力資本上的足夠投資以及國際旅游業的穩定發展都能促進旅游基礎設施的建設及整個行業的發展。第二，旅游業促進經濟增長。旅游業作為經濟增長的發動機，在整個經濟中產生積極的外部性效應[7]。對于旅游與經濟增長關系的測算，有的研究通過計算相關系數、彈性系數、貢獻率和灰色關聯度等指標探討二者之間的關系[8-12]；有的研究則利用基于VAR 模型和誤差修正模型的協整和因果檢驗、方差分解以及脈沖響應、變參數的狀態空間模型等計量方法來分析二者之間的關系[13-15]。

黃山市自然景觀資源和旅游文化資源豐富，發展旅游業成效顯著。2014年，黃山地區共接待游客4165萬人次，同比增長11.6%。其中，國內旅游收入321.1億元，增長12.9%；國際旅游創匯5.43億美元，增長11.5%；旅游總收入354.4億元，增長12.7%，占地區GDP份額69.87%[16]。鑒于此，有人認為旅游產業已經成為黃山市主要支柱產業和動力產業[17]。為了明確黃山市未來產業的發展重心和方向，厘清占GDP比重較大的旅游產業與區域經濟增長之間的關系有重要價值。

2研究設計

2.1變量選取與數據來源

以國內旅游收入(DR)、旅游外匯收入(FR)作為兩個度量黃山市旅游業發展水平的重要指標，并選用國內生產總值(GDP)這個變量作為度量黃山市經濟增長狀況的重要指標。考慮到數據之間的關系和數據的可得性，選用黃山市2000-2014年旅游總收入(TR)、旅游外匯收入(FR)、國內生產總值(GDP)作為原始數據進行處理。其中，數據來源于《黃山市統計年鑒》《黃山市年國民經濟和社會發展統計公報》(2000-2014)，地區生產總值指數GDPI和居民消費價格指數CPI、人民幣匯率數據作為中間變量，相關數據主要來源于《中國統計年鑒》(2000-2014)和《安徽省統計年鑒》(2000-2014)。

2.2數據處理

為能客觀真實地反映經濟發展狀況，并使14年來的數據具有可比性，剔除價格水平變動、匯率變動等因素影響，利用安徽省歷年地區生產總值指數和居民消費價格指數等中間變量，將統計年鑒中的國內生產總值(GDP)、旅游總收入(TR)、旅游外匯收入(FR)換算為以2000年不變價格計算的值，其中，實際旅游外匯收入FR的換算方法如下：首先，以2000-2014年人民幣對美元匯率為中間變量，將統計數據中的名義旅游外匯收入FR1(以美元為單位)轉換成名義旅游外匯收入FR2(以人民幣(萬元)為單位)；其次，以居民消費價格指數CPI為中間變量換算出實際旅游外匯收入FR；最后，計算國內旅游收入DR(實際DRt=實際TRt-實際FRt)。為避免數據序列的劇烈變化，對各變量取自然對數以消除變化趨勢和異方差，使變量的變化呈現線性化趨勢，而且這種變換不會影響變量之間的長期協整關系。其中，LGDP、LTR、LFR表示自然對數化以后的黃山市GDP總量和旅游總收入、旅游外匯收入。

2.3檢驗方法

對于時間序列變量而言，如果變量均值E(Xt)和方差VAR(Xt)都是與時間t無關的常數，則該時間序列就是平穩序列。如果一個時間序列是非平穩的，經過d次差分后變成平穩序列，則稱原序列是d階單整序列，記為I(d)。按照協整理論，經ADF(Augmened Dickey-Fulle) 法檢驗的變量若為同階單整的時間序列變量，則可以運用Johansen協整檢驗對變量之間的長期均衡關系進行考量。若協整關系存在，則運用誤差修正模型對變量偏離長期均衡的短期動態調整機制進行度量。

如果黃山市國內旅游收入(LDR)、旅游外匯收入(LFR)與經濟增長變量(LGDP)之間存在協整關系，則使用向量誤差修正(VEC)模型進行檢驗。其中，黃山市國內旅游收入LDR、外匯旅游收入LFR和經濟增長之間的誤差修正模型可表示為：

其中，ξt為隨機擾動項；D表示一階差分；ecmt-1為變量協整關系中的誤差修正項；α0為誤差修正項系數；α1(i)、α2(i)為短期調整系數；n為滯后階數，按照AIC最小準則選定。誤差修正項的系數α0可以解釋如下兩個層面：(1)可以對變量偏離長期均衡的短期動態調整機制(調整速度及方向)進行測量；(2)可以辨別變量之間Granger因果關系的方向。

在VEC模型分析的基礎上，方差分解是通過每一個隨機擾動項基于沖擊的方差對模型變量方差的貢獻度，評價該擾動項對于模型內生變量的影響和重要性。所有檢驗均使用Eviews6.0軟件。

3數據分析

3.1數據平穩性檢驗

由圖1可知，LGDP、LDR、LFR三組變量在2000-2014年區間均呈現增長趨勢，其中，LDR和LFR的非平穩性非常顯著，但數據的平穩性需要進行單位根檢驗。采用Augmented-Dickey-Fuller Test(簡稱ADF檢驗法)進行單位根檢驗,結果表明：變量LGDP、LDR、LFR的原始值均大于1%顯著性水平下的臨界值，接受“存在單位根”的原假設，表明3個變量序列均是非平穩的；在對LGDP、LDR、LFR的一階差分序列進行檢驗時，ADF統計值小于5%顯著性水平下的臨界值，拒絕“存在單位根”的原假設，表明變量序列為平穩時間序列。綜上所述，GDP、TR和FR序列均為一階單整序列(表1)。

圖1　時間序列圖

表1　各變量單位根檢驗

注：(1)D表示變量序列的一階差分。(2)檢驗形式(c,t)中，c值表示是否含有常數項(0表示不含常數項， 1表示含有常數項)；t值表示是否含有趨勢項(0表示不含趨勢項，1表示含有趨勢項)；其中，保留常數項和趨勢項與否由t統計值是否顯著而確定。(3)各變量平穩性檢驗的原假設均為：變量為非平穩序列，即存在單位根。

3.2VAR模型滯后階數P的確定

VAR模型在構建過程中，首先要確定最佳滯后階數。在選擇滯后階數P的過程中，要注意以下幾點：滯后階數足夠大，模型估計的參數適中，模型估計的自由度適度大。在Eviews軟件中，結合數據時間序列區間，設定最大滯后階數(L=2)，并根據最大滯后階數的各種信息標準確定VAR模型的最佳滯后階數。如表2所示，5個評價指標(LR值、FPE值、AIC值、SC值、HQ值)中有4個(FPE值、AIC值、SC值、HQ值)認為最佳滯后階數為2，故建立VAR(2)模型。

表2　VAR模型的最佳滯后階數檢驗

注：表中用“*”號表示從每一列標準中選的最佳滯后數。

3.3VAR模型穩定性檢驗

圖2　VAR模型的穩定性檢驗

如果被估計的VAR模型所有根的模的倒數小于1(即位于單位圓內)，則其是穩定的。如果模型不穩定，將影響檢驗結果的有效性。據圖2所示，VAR(2)模型有兩個根的模的倒數落在單位圓之外，表明該模型是一個非平穩系統，因此需要通過變量間協整檢驗進行驗證。

3.4變量間的協整檢驗

如果面板數據變量是不平穩的，就不可以直接進行回歸分析；否則，數據分析結論中會有偽回歸現象的存在。如前所述，數據的平穩性一般通過差分的方法實現。協整檢驗要求檢驗變量必須是單整變量且階數相同，才可實現協整。表1單位根檢驗表明，面板數據序列滿足協整檢驗的同階單整條件，故可以利用協整檢驗來分析他們之間的長期動態關系。面板協整檢驗的方法有很多種，由于本研究涉及三變量之間的協整檢驗，且檢驗樣本數量較少，故采用Johansen方法進行檢驗。

由表3可知，當H0：r=0時，48.12115(跡統計量)>29.79707(5%顯著水平的臨界值)，25.24272(Max-Eigen統計量)> 21.13162(5%顯著水平的臨界值)，所以拒絕零假設H0，即認為LGDP、LDR、LFR之間存在協整關系(R>0)；進一步檢驗，由于H0：r≤1時，22.87842(跡統計量)>15.49471(5%顯著水平的臨界值)，19.92977(Max-Eigen統計量)>14.2646(5%顯著水平的臨界值)，所以拒絕零假設H0，即認為在5%的顯著水平下，變量之間存在至少2個協整關系(R>1)；進一步檢驗，由于H0：r≤2時，2.948649(跡統計量)<3.841466(5%顯著水平的臨界值)，2.948649(Max-Eigen統計量)<3.841466(5%顯著水平的臨界值)，所以接受零假設H0，即認為在5%的顯著水平下，變量之間存在至多2個協整關系(R≤2)。綜上所述，變量之間存在2個協整關系。

表3　變量間的Johansen協整檢驗

注：觀測序列有線性確定性趨勢，協整方程(CE)僅有截距。

3.5模型的建立

通過上述協整分析，發現黃山市旅游業發展與區域經濟增長之間存在協整關系。因此，可以通過建立模型對黃山市旅游業發展與經濟增長之間的拉動效應關系進行分析。

參考柯布一道格拉斯生產函數形式建立拉動效果模型，如下：

其中，GDPt表示國內生產總值，FRt表示旅游外匯收入，DRt表示國內旅游收入，A代表其他行業的要素增長率,α是外匯旅游收入系數，β是國內旅游收入系數，t是時間向量。

對上述公式作對數處理，結果如下式所示：

LGDPt= LAt+α×LFRt+β×LDRt+μt，其中，μt為隨機誤差項。

通過使用Eviews6.0軟件，建立回歸方程如下：

LGDP=7.759298-0.069727×LFRt

(0.438977)(0.122908)

+0.551248×LDR

(0.100652)

(注：括號內的數值為回歸系數的標準誤。)

其中，ln(FR)的p值為0.5810，在5%顯著性水平下接受原假設，即ln(FR)對ln(GDP)的影響不顯著。此外，R2=0.954314，DW=0.740075，即發現殘差項有較強的一階自相關性，考慮加入適當的滯后項消除殘差序列的自相關性，運用廣義差分法估計模型。運用科克倫—奧克特(Cochrane-Orcutt)迭代法，經過擬合，最終確定回歸模型為：

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應，括號內的數值為回歸系數的標準誤。)

其中，AR(1)為模型ut=ρ×ut-1+vt中ρ的估計值(vt是滿足回歸模型基本假定的隨機誤差項)，R2=0.981492，DW=1.951376。此時模型已經消除了自相關性的影響。上述方程中的系數表示：長期來看，在其他條件不變的情況下，黃山市外匯旅游收入每變動1%，其國內生產總值將同向變動0.354%；黃山市國內旅游收入每變動1%，其國內生產總值將同方向變動0.815%。

3.6ECM修正模型

根據Granger原理，如果變量之間存在協整關系，但短期可能由于某種原因偏離長期均衡，因此需要建立ECM模型，從而反映變量短期偏離長期均衡的調整修正機制。如表4所示：各因變量的短期波動除了受到各相關自變量滯后期波動的影響，也受誤差修正項(Ecm)的影響。

由上述誤差修正模型看出，LGDP的短期波動受LFR的短期波動、LDR的短期波動、LGDP(-1)的短期波動以及誤差修正項的影響。其中，誤差修正項有兩個協整方程，對于協整方程1來說，如果本期的GDP、外匯旅游收入、國內旅游收入偏離長期均衡，在下一時期這種偏離度將以1.06049、9.229608、4.759272的調整力度進行修正，使其收斂到長期均衡。對于協整方程2來說，誤差修正項的系數為負值，符合反向修正機制，當短期波動偏離長期均衡時，系統將以-0.062735、-3.282841、-1.42313的調整力度進行修正，使其收斂到長期均衡。從表4可知，以D(LGDP)為因變量的模型整體的對數似然值為47.853 59，誤差修正模型的AIC和SC信息值分別為-6.439014和-6.178268，可以證明模型整體擬合的較好，模型的解釋力較強。

表4　ECM修正模型

由表4可知，誤差修正項與各變量滯后項的組合對于D(LGDP)和D(LDR)的解釋能力較強(調整R2分別為0.927242和0.893133)，對于D(LFR)的解釋能力較弱(調整R2為0.690 412)。由表可知，且DR(滯后一期)對GDP增長的短期彈性為0.081432，即：國內旅游收入每增長1%，短期內(一年內)可以拉動GDP增長約0.08%；FR(滯后一期)對GDP增長的短期彈性為0.095 538，即旅游外匯收入每增長1%，短期內(一年內)可以拉動GDP增長約0.09%。

3.7Granger因果關系檢驗

上述分析顯示，國內旅游收入、旅游外匯收入與經濟增長之間存在協整關系，但各變量之間是否構成因果關系及互為因果的方向，則需要運用Granger因果關系檢驗進行分析。由于Granger因果關系檢驗對各變量的滯后階數反應較為敏感，因此，本文取滯后1階和2階來分別進行分析，分析結果如表5。

根據表5，滯后1期時，當顯著水平為10%時，黃山市國內旅游收入是經濟增長的Granger成因，經濟增長是旅游外匯收入的Granger成因，國內旅游收入與旅游外匯收入之間存在雙向因果關系。

表5　Granger因果關系檢驗

3.8基于VEC模型的方差分解

如表6所示，對三變量進行預測均方誤差分解。其中，在對黃山市LGDP變量進行的預測均方誤差

表6　方差分解結果

分解中，在短期，往期經濟增長對其本身增長的貢獻較大，其中，第2年的比率高達92.06%。但從長期來看，黃山市國內旅游收入(LDR)對經濟增長(LGDP)的貢獻在上升，從第2年的7.77%上升到第10年的41.64%，但外匯旅游收入(LFR)對經濟增長(LGDP)的貢獻雖然在上升，但貢獻比例較小，第10年只達到1.11%。由上述分析可以推斷，黃山市國內旅游收入對經濟增長的貢獻要遠大外匯旅游收入對經濟增長的貢獻。

4結 論

利用2000-2014年數據，運用數理統計分析，對黃山市旅游業發展與區域經濟增長之間的拉動效應進行分析，取得如下認識：

(1)變量協整檢驗顯示，盡管黃山市國內旅游收入、旅游外匯收入和地區GDP短期內均呈現非均衡趨勢，但各變量之間存在長期穩定的協整關系，即黃山市外匯旅游收入每變動1%，國內生產總值將同向變動0.354%，黃山市國內旅游收入每變動1%，其國內生產總值將同方向變動0.815%。說明長期來看，國內旅游收入相比外匯旅游收入而言，對經濟增長的拉動效應更大。鑒于旅游業對區域經濟的拉動效應，黃山市政府在制定區域經濟政策時，要注重維護區域旅游資源的稟賦，在資源保護性利用的基礎上，注重實現景區景點的豐度和深度開發，通過旅游產業結構調整、旅游產品品質提升等創新舉措，增強旅游吸引力，從而在更大程度上促進經濟增長。

(2)修正誤差模型檢驗表明，如果當期GDP波動偏離了長期均衡，系統在下期將以1.060 49的調整幅度將非均衡狀態拉回至均衡狀態，可見，修正力度比較緩慢；同理，若國內旅游收入波動偏離長期均衡，系統將以4.759 272的調整幅度促使其向均衡水平接近；若旅游外匯收入波動偏離長期均衡，系統將以9.229 608的調整幅度將其拉回均衡狀態。說明黃山市的國內旅游收入、旅游外匯收入偏離長期均衡的程度能夠得到快速的修正。需要注意的是，在向量誤差修正模型中, 第二個協整方程的系數是負數, 說明起到了反向修正的作用。除此之外，國內旅游收入對GDP增長的短期彈性是0.081432<0.815(長期彈性)，旅游外匯收入對GDP增長的短期彈性是0.095 538<0.354(長期彈性)，說明國內旅游收入和旅游外匯收入對經濟增長的長期拉動效應較大，黃山市國內外旅游市場的長期開發潛力巨大，在短期也能發揮對經濟增長的拉動效應。因此，黃山市政府應在繼續大力開發國內旅游市場的基礎上，同時注重開發境外市場。

(3)Granger因果關系檢驗顯示，滯后1期時，當顯著水平為10%時，黃山市國內旅游收入是經濟增長的Granger成因，經濟增長是旅游外匯收入的Granger成因，國內旅游收入與旅游外匯收入之間存在雙向因果關系。表明黃山市國內旅游收入對經濟增長的貢獻要遠大外匯旅游收入對經濟增長的貢獻，短期內黃山地區的經濟增長促進了旅游外匯收入的增加，且國內旅游收入與旅游外匯收入之間互相促進。因此，黃山市政府需要大力發展旅游業，同時致力于多渠道發展區域經濟，實現旅游業與區域經濟之間的協同發展和良性循環。

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(責任編輯：周博)

doi:10.3969/j.issn.1673-2006.2016.07.006

收稿日期：2016-03-18

基金項目：安徽高校人文社會科學重點研究基地招標項目“新媒體背景下江淮分水嶺區域農家樂旅游營銷策略研究”(SK2015A179)。

作者簡介：呂儉(1987-)，女，河南南陽人，碩士，助教，主要研究方向：旅游產業經濟。

中圖分類號：F592.7

文獻標識碼：A

文章編號：1673-2006(2016)07-0019-06