基于VAR模型的重慶市城市化與旅游業相互關系研究

摘要：文章基于2001—2019年重慶市城市化和旅游業發展水平的相關數據，通過構建VAR模型實證研究二者之間的關系。結果表明：在因果關系上，重慶市城市化是旅游業發展的原因;在動態關系上，重慶市旅游業和城市化的發展均受自身和對方沖擊的影響，且這些影響在長期內會趨于穩定。

關鍵詞：VAR模型;重慶市;城市化;旅游業

引言

近年來，隨著旅游業的快速發展，重慶市已經成為了國內熱門的旅游城市之一，2020年旅游產業實現增加值979.18億元，全市接待過夜游客6441.48萬人次。同時，重慶市的城市化也得到了突飛猛進的發展。目前，重慶市旅游城市化的特征尤其明顯，城市化水平的高低對旅游業的發展非常重要。因此，研究重慶市城市化與旅游業的相互關系是十分必要的，不僅有利于制定合理科學的旅游發展政策，提升重慶旅游城市的競爭力，而且可促進其旅游業的可持續發展。

一、變量、模型及數據來源

VAR模型也稱為向量自回歸模型，該模型常用于分析和預測多個相關經濟指標。本文采用VAR模型研究重慶市城市化與旅游業發展之間的關系，以旅游總收入（T）反映重慶市旅游發展情況，用城市化率（U）反映重慶市的城市化發展水平。本文選取的數據來源于重慶市的歷年統計年鑒及國民經濟和社會發展統計公報。

二、實證分析

（一）ADF平穩性檢驗

為了避免出現“偽回歸”問題，在建立VAR模型之前，需要進行平穩性檢驗。只有平穩序列才能構建VAR模型，進行回歸分析。本文采用常用的ADF單位根檢驗來檢驗序列的平穩性。由表1可知，旅游總收入（T）與城市化率（U）的原序列數據不平穩，取對數之后，兩個序列均在0.05的顯著性水平下通過平穩性檢驗，在此基礎上進行下一步研究。

（二）VAR模型滯后期數的確定

ADF平穩性檢驗之后，還需確定最佳滯后期數。最佳滯后期數的選擇是建立VAR模型的關鍵，滯后期數過大或者過小，都會對模型產生很大的影響，最終使得實證分析的結果出現問題。因此，滯后期數的選擇尤其重要。由表2可知，LR、FPE、AIC、SC、HQ都指向二階滯后期，根據“多數原則”建立VAR（2）模型，并對其進行后續研究。

（三）特征根檢驗

建立VAR模型以后，需要對模型進行穩定性檢驗。如果模型不穩定，則不能進行后續的研究，需要重新構建新的模型。本文采用AR根的方法來進行檢驗，結果（圖1）顯示VAR模型估計的所有特征根都小于1且都落在在單位圓內，這表明該模型通過了平穩性檢驗，且模型是有效的。

（四）格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果關系是用來檢驗某個變量的所有滯后項是否對其他變量的當期值存在影響。由表3可知，在5%的顯著水平下，LNU是LNT的granger原因，也就是說重慶城市化發展是旅游業發展的原因，重慶城市化發展能促進其旅游收入的增加;而在相同的顯著水平下，LNT卻不是LNU的granger原因，也就是說重慶旅游業的發展不是其城市化率不斷上升的原因。但由于P值為0.2846，說明有71.54%的概率認為重慶市旅游業的發展能夠促進城市化的發展。

（五）脈沖響應函數

脈沖響應函數可以比較全面的描述各個變量之間的動態影響，即它反應的是當一個變量發生變化時，對其他變量產生的影響。

如圖（2）所示：第一，旅游業前期受自身沖擊影響較大，隨后沖擊大幅下降，但總體上仍有一定影響;旅游業發展初期，會吸引各種投資，快速發展，但隨著旅游各方面日趨成熟，這種對自身發展的拉動力會大大減弱。第二，旅游業對城市化有一定沖擊，前期上升趨勢比較明顯，第4期達到最大值，之后沖擊影響保持在一定水平上。第三，旅游業受到來自城市化的沖擊，前2期沖擊不斷上升，第2期達到最大值，然后基本上趨于平穩。第四，城市化受到自身的影響比較小，基本上維持在一定的水平上。

三、結論

通過上述實證分析，可以得出以下結論：第一，在因果關系上，實證結果顯示，重慶城市化發展是其旅游業發展的原因，而重慶旅游業的發展不是其城市化率不斷上升的原因，但在一定程度上重慶市旅游業的發展能夠促進其城市化的發展。第二，在動態關系上，脈沖響應函數結果顯示，重慶市旅游業和城市化的發展均受自身和對方沖擊的影響，且這些影響在長期內會趨于穩定。

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作者簡介

朱衛（1996年9月—），女，漢族，籍貫：四川瀘州，碩士研究生，研究方向：旅游公共管理，西華師范大學。