交通設施對旅游發展影響的實證研究

蘇醒醒 涂倩

摘要：基于1998年-2016年A地的面板數據，建立多元回歸模型，運用Stata統計軟件，對A地交通設施對旅游發展的影響進行線性回歸分析。結果顯示：交通設施與旅游發展存在穩定的長期關系;交通設施對旅游發展具有正向的促進作用。

關鍵詞：交通;旅游經濟;實證;面板數據

中圖分類號：F2文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.02.011

1緒論

本文基于A地的面板數據，從交通設施對旅游發展影響的實證研究這一課題著手，基于了解產業政策與發展、區域經濟學、產業經濟學等相關理論的前提條件下，結合旅游經濟學理論，明確旅游發展與交通設施兩者間互相影響的實際表現形式以及作用機理，以經濟學理論為基礎構建交通設施對旅游發展影響的實證模型，為更深層次的研究交通設施對旅游發展的影響提供科學的實踐理論依據。

2交通設施對旅游發展影響的實證分析——基于A地的面板數據

2.1變量選擇和數據來源

本研究分別選取了A地旅游收入代表旅游業發展狀況，鐵路里程、公路總里程、民用航空里程和水路里程代表交通設施情況，基于A地的面板數據，選取了上面所說的五個指標從1998年到2016年各節點的相關數據，并基于面板數據的對數值的條件下將以下需求模型建立。

y=α+βx1+φx2+δx3+εx3+

Y為旅游收入;X1為鐵路里程;X2為公路里程;X3為民用航空里程，X4為水路里程，為隨機擾動項。本文所涉及的數據都來自于A地1999年-2017年的旅游年鑒以及統計年鑒中。本研究運用的數據分析軟件為Stata統計軟件。以水路里程、民用航空里程、公里里程、鐵路里程以及旅游收入這五項指標的時間序列為基礎，首先將變量之間的相關系數進行計算，以此驗證不同交通設施與旅游發展之間的相關性，然后利用協整檢驗的方法從整體上判斷變量存在長期的相關性，接著運用Stata統計軟件對各個變量進行協整回歸并得到交通設施與旅游發展之間的回歸結果，最終基于Granger因果關系檢驗的前提下，對旅游收入與水路里程、民用航空里程、公里里程以及鐵路里程之間變動的因果聯系展開相應的分析。

2.2變量相關系數

為了驗證不同交通設施對旅游發展的影響，下面采用Pearson相關性檢驗的方法對被解釋變量與解釋變量、控制變量之間的相關性進行檢驗。結合相關性檢驗結果可知，鐵路里程、公路里程、民用航空里程與旅游收入高度相關，這三項指標與旅游收入的相關性都高于5%，表明鐵路、公路、民用航空與旅游發展之間有著緊密的聯系。

2.3數據平穩性檢驗

本研究運用ADF單位根檢驗方判斷旅游收入、鐵路里程、公路里程、民用航空里程、水路里程這五項變量數據的平穩性。結合檢驗的結果可知，基于A地面板數據的情況下旅游收入與其它各因素鐵路里程、公路總里程、民用航空里程和水路里程都存在一個單位根，這五項變量呈現出不平穩的狀態，對其進行二階差分之后，顯著性水平低于5%，各因素都有著相應的平穩性，我們將其稱作是即為二階單整。

2.4Johansen協整檢驗

常見的協整性檢驗方法主要有殘差檢驗何Johansen檢驗，本研究選取的檢驗方法為Johansen檢驗。按照Johansen檢驗能夠知道，旅游收入、鐵路里程、公路總里程、民用航空里程和水路里程這五個變量當中最少有四個協整關系存在，也就是這五項變量之間長期存在著一種均衡關系，所以能夠用多元回歸方法對這些指標展開相應的分析。

2.5多元回歸分析

將水路里程、民用航空里程、公路總里程、鐵路里程、旅游收入這五項指標采用最小二乘法對其展開相應的回歸分析，明確各變量之間存在的關系。所以，下面本研究將對各個變量運用Stata計量軟件展開協整回歸，歸回分析結果如下：

通過軟件模擬旅游收入與水路里程、民用航空里程、公路總里程、鐵路里程之間的回歸結果能夠知道，R2=0.991746，說明樣本函數在回歸方程中的解釋能力很大，也就是水路里程、民用航空里程、公路總里程、鐵路里程都可以解釋旅游收入99.1746%的變動，回歸方程有著較高的模型擬合優度，五項變量之間的P值、T值也與經濟常識基本相符，但是DW值在回歸方程結果中為0.960265，通過統計分布表的相關查詢可知dL=0.85，dU=1.84，0<DW<dL，這個時候一階自相關性存在于方程中。所以各因素相互間存在的相關關系并不能被回歸方程正確的反映出來，還需要基于偏相關系數方法進一步對方程幾階自相關性進行檢驗，以此消除自相關性將最優回歸方程得出。為了將自相關性修正，本文運用廣義差分法，得出的回歸結果如下：

從上述回歸結果我們能夠知道，此時DW=1.914007，查詢DW統計量表中n=18、k=5、a=0.05，可知dL=0.81、dU=1.86、dU<DW<4-dU，這個結果說明模型已經沒有自相關存在。驗證模型計量結果可以得到下面這些結論：

（1）經濟意義檢驗：基于回歸結果數據分析可知，0.983673是鐵路里程的系數，0.719016是公路里程的系數，0.573544是民用航空里程的系數，-0.214528是水路里程的系數，表明旅游收入受到民用航空里程、公路里程與鐵路里程的正向作用，旅游收入受到水路里程的負向作用，考慮到外國整個交通客運規模中水路交通設施占比較小，因此交通設施對旅游發展的整體作用還是正向。這與經濟學相關常識、經濟學理論以及實際情況相符，因此該模型能夠通過經濟意義檢驗。

（2）擬合優度檢驗及模型估計效果：基于上述數據我們可以知道0.996309是模型的絕對系數，0.994776是可絕系數調整之后的數值，表明該模型有著良好的擬合優度。由此可知交通設施與旅游發展兩者間存在的緊密的聯系，旅游發展的與交通設施息息相關，相互促進。

（3）方程整體和回歸系數的顯著性檢驗：基于多元回歸分析的結果而言，F檢驗值是相對偏高的，這表明被解釋變量能夠被方程整理解釋的非常好。T統計量對應各變量和參數，民用航空、公路與鐵路這三項變量顯著性水平高于5%，也就是民用航空、公路、鐵路這三個解釋變量都能非常好的解釋被解釋變量，也就是這三項解釋變量可以解釋大部分被解釋變量變動的原因，但是水路這一解釋變量則不夠顯著，意味著水路這一解釋變量不能很好的解釋被解釋變量，基于具體狀況來說，民用航空、公路和鐵路由于快捷、方便等特征，越來越成為大部分游客出行的首選交通方式，水路這一交通方式除了在特定的一些地區之外，游客對其選擇的數量非常少，這符合實際狀況。所以該模型能夠通過方程整體和回歸系數的顯著性檢驗。

（4）自相關檢驗：通過Du<DW=1.914007<4-Du我們可以知道，這表明該模型已經沒有自相關性存在了，因此該模型能夠通過自相關檢驗。

（5）協整檢驗：通過對回歸方程的殘差運用EG檢驗法展開ADF單位根檢驗可以知道，ADF檢驗值=7.808424，該檢驗值顯著水平高于5%，由此我們能夠將原假設拒絕，這表明殘差序屬于平穩的。檢驗結果顯示，旅游收入與民用航空里程、公路里程、鐵路里程之間有著協整關系存在，這也驗證了這四項變量之間有著一種長期穩定關系存在。

2.6Grange因果關系檢驗

通過上述實證研究結果我們可以知道，交通設施與旅游發展這兩者之間有著一種長期均衡關系存在，但是卻沒有說明旅游收入、民用航空里程、公路里程、鐵路里程、水路里程這五項變量相互之間的因果關系。到底是交通設施的改善帶動旅游經濟的發展，還是旅游經濟的發展促進交通設施的改善，此項問題是我們需要進行解決的問題。為了弄清這個問題，本研究運用Granger因果關系檢驗法，得出民用航空、公路及鐵路能夠促進旅游經濟收入的增長，交通設施的改善能夠強力推動旅游經濟的發展。

3結論

交通設施與旅游發展之間存在著密切的關系，旅游業的發展促進了交通設施的發展，同時，交通設施的改善也帶動了旅游業的發展。本章選取1998年-2016年終能能夠表明水路里程、民用航空里程、鐵路里程、公路總里程、旅游收入這五項指標的面板數據，整理分析后作為本文的研究變量，基于多元線性回歸模型的前提條件下，對旅游收入與公路里程、鐵路里程、民用航空里程和水路里程之間存在的實際關系展開了相應的實證分析，按照實證分析結果可知：從長期視角出發，旅游收入與公路里程、鐵路里程、民用航空里程和水路里程之間存在穩定的長期關系;旅游收入和鐵路里程、公路里程、民用航空里程之間存在因果關系，交通設施的改善能夠推動旅游經濟的大力發展。

參考文獻

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