陕西民航客运与地区国际旅游间的动态影响研究
张 阳1，3， 靳 雪2， 卢 娜1，3
（1.西安航空学院经济管理学院，西安 710077； 2.长安大学经济与管理学院，西安 710064；3.西安航空学院通用航空产业研究中心，西安 710077）
摘 要： 航空运输是国际旅客首选的交通出行方式，而国际旅游的发展对民航旅客运输也高度依赖. 通过收集近十五年陕西的国际旅游与民航客运相关数据，构建了陕西入境旅游和民航客运之间的VAR模型，并采用ADF检验与Granger因果检验分析了两者之间的长期均衡关系. 在此基础上运用脉冲响应函数和方差分解的方法探究了陕西民航客运与地区国际旅游的动态关联度. 结果表明：陕西国际旅游与民航客运之间存在长期稳定的均衡关系，在前期两者波动式协同发展，到后期阶段两者的相互依赖性趋弱. 民航客运对入境旅游的发展贡献度较高，起着正向促进的作用，但仍需进一步发展和完善. 格兰杰因果关系检验表明，陕西国际旅游与民航客运存在单向格兰杰因果关系，即民航客运的发展能有效促进入境旅游人数的增加和国际旅游收入的提高.
关键词： 陕西国际旅游；民航客运；VAR模型；格兰杰因果检验；脉冲响应；动态关联度；均衡关系
旅游业是当今世界规模最大的产业，它的发展促进了地区经济结构的优化，解决了世界范围内可持续发展的难题. 民航客运作为交通运输业的重要构成部分，是旅游“六要素”的基础一环，与旅游有着天然紧密的关系［1-4］. 伴随着陕西逐步深入发展全域旅游，并致力打造“一带一路”上的国际文化旅游中心，其入境游客数量与国际旅游收入都实现了长期稳步增长［5-6］. 在当前如火如荼开展建设“丝绸之路经济带”的绝佳时机，陕西国际旅游也迎来了成长的重大机遇. 针对未来的陕西国际旅游应该如何借助民航运输发展，才能更加有效地实现旅游规模与收入的快速增长，就成为亟待解决的课题.
本次研究打破了常规的国际旅游研究界限，不选择宏观经济［7］入手，而是以微观的民航客运作为着力点，分析陕西国际旅游与地区民航客运发展之间是否存在相互关联，通过引入VAR模型［8-12］，将其与实证调研结果相结合，最终确定两者间的动态关系. 并基于对该模型的实证应用，为陕西如何提升国际旅游吸引力并加快入境旅游发展提出了对策与建议.
1 陕西国际旅游与民航客运概述
陕西是中华文明的主要发源地，是一个历史文化与现代文明交相辉映、独具魅力的特殊地域，了解中国先从陕西开始. 它的旅游具有最突出的“文化”特征，目前陕西正不断加大对外宣传力度，着力构建国际一流文化旅游中心. 2005年，陕西接待入境旅游者93万人次，到2017年，高达337.8万人次，国际外汇收入由4.46亿美元扩充至27.04亿美元，实现了跨越式增长. 而这些成绩的取得与陕西民航运输的发展有着密切的关系，陕西现有5个民用运输机场，分别为西安咸阳机场、汉中城固机场、安康五里铺机场、延安二十里铺机场和榆林榆阳机场，运营的航空公司共65家. 截止到2018年，陕西发送的国际旅客数量达260万人次，比上年度增长了32%，而西安咸阳国际机场作为陕西民航对外交流的最重要枢纽，现位居中国十大空港的第七位. 近十年来（2009—2018），开通的国际航线数量从29条增加至64条，联通了29个发达国家或地区，其中陕西直飞西欧的航线密度位居西部与中部各省之首，仅次于北京、上海和广东. 马耀峰研究表明，国际游客前往陕西的首选交通运输方式是民航，乘坐民航的旅客约占到所有国际旅客的八成左右［13-14］. 伴随着国家深入推进“向西开放”战略和“一带一路”建设，陕西地区经济发展迅猛，国际旅游与民航客运之间相互影响且相互促进，促使了未来陕西国际旅游与航空运输需求的共同增长［15-16］.
2 模型构建
2.1 指标选取与数据来源
国家旅游局、陕西省统计局通常以入境旅游人数和国际旅游收入来衡量国际旅游发展状况. 中国民用航空局通过运输周转量、旅客运输量、货邮运输量、机场业务量、运输机队、机场数量、航空网络等来统计民航行业［17-18］发展情况. 为了保持数据的可靠性与时效性，选取《陕西省统计年鉴》（2001—2018）作为数据来源，样本区间确定为2000—2017年，确定以下六个指标：国际旅游收入（international tourism revenue，ITR）、入境旅游人数（number of inbound tourists，ITN）、国际航线条数（number of international routes，IRN）、国际航线里程（international route mileage，IRM）、国际通航城市（international navigation city，INC）和民用飞机期末架数（number of international aircraft，IAM），来探察陕西国际旅游收入和人次与民航客运发展是否有相关关系.为了避免可能存在的异方差获得平稳的时间序列，对所有数据进行差分.
2.2 模型构建与基本检验
VAR模型是Sims于1980年提出的向量自回归模型（vector autoregressive model，即VAR模型），是多元回归模型在计量经济学中的应用，是用所有当期变量对若干滞后期变量进行回归，通常用来估计相互联系的时间序列以及分析随机扰动对变量系统的动态关系［19-22］，VAR模型的数学形式可表示如下：
yt =A 1yt -1+…+Apyt -p +Bxt +εt ，
图1表示了国际旅游收入（DDITR）对国际航线条数、国际航线里程、国际通航城市、民用飞机期末架数（DDIRN、DDITM、DDINC、DDIAM）的脉冲响应.
干预前两组心理状态评分均差异无统计学意义（P>0.05），干预后观察组的HAMA与HAMD评分均显著低于对照组（P＜0.05），见表 2。
图2表示了国际航线条数、国际航线里程、国际通航城市、民用飞机期末架数（DDIRN、DDITM、DDINC、DDIAM）对国际旅游收入（DDITN）的脉冲响应.
这些关于pentacene与MoS2异质结的研究报道中，MoS2都是通过机械剥离法所得，耗时长、可重复性差，而化学气相沉积(Chemical Vapor Deposition,CVD)法操作简单方便、可重复性好，另外关于pentacene沉积在单层MoS2薄膜上之后，两者光学性质的变化的研究鲜有报道，如光吸收、喇曼光谱等的变化.本文采用CVD法制备出60 μm左右的大尺寸单层MoS2薄膜，研究了pentacene薄膜、单层MoS2薄膜和pentacene/MoS2双层膜的光学特性，以及pentacene/MoS2异质结的电流-电压(I-V)特性，并分析了其电荷传输机制.
2.2.3 VAR模型的建立 根据上述检验结果，在滞后期为2的选择下将检验过的平稳序列带入模型中，拟合出以下结果：
表1 变量的ADF检验结果
Tab.1 Test results of variable ADF
2.2.2 滞后期的选择 根据LogL、LR、FPE、AIC、SC、HQ 六种检验法则的结果综合判断（表2）：国际旅游收入、入境旅游人数与国际航线条数、国际航线里程、国际通航城市、民用飞机期末架数的VAR模型最佳滞后期都为2.
最近一则消息《生物炭基肥可能作为新型有机肥料纳入肥料等级管理目录》，源自农业农村部10月17日公开的一份《十三届全国人大一次会议第6845号建议答复摘要》。农业农村部将会同相关部门抓好以下几项工作：一是加强机理研究。组织专家对生物炭基肥的主要成分、作用机理、检测方法等开展研究，提出将其作为新型有机肥料纳入肥料登记管理目录的可行性。二是开展试验示范。结合实施耕地保护与质量提升、果菜茶有机肥替代化肥试点、东北黑土地保护利用试点等项目，在适宜地区、适宜作物上组织开展生物炭基肥试验示范，对产品效果进行科学评价。
表2 VAR模型最佳滞后阶数检验结果
Tab.2 VAR model best lag order test results
对ITR、ITN 和IRN、IRM、INC、IAM 进行ADF 检验时，均不显著，接受存在单位根的原假设，此时这六个变量的水平序列都是非平稳序列；将变量进行一阶差分、二阶差分后进行检验，发现在二阶差分的情况下这六个序列是平稳序列. 由此可知，陕西国际旅游收入、入境旅游人数、国际航线条数、国家航线里程、国际通航城市、民用飞机期末架数均为二阶单整序列.
从图1（a）来看，初期到第3期呈下降趋势，达到最小值，为-0.012 9，第4期之后升降趋势交替出现，12期开始，冲击的幅度基本趋于平缓，但一直是负向影响；从图1（b）来看，初期下降到第2期达到最小值，为-0.004 8，第3期快速上升达到最大值，为0.005 2，第4期到第12期之间升降趋势交替出现，且幅度变小，12期后曲线趋于平缓，整体呈现正向影响. 就图1（c）来看，初期到第2 期达最大值，为0.010 9，第3 期迅速下降到最小值，为-0.009 4，从第4到13期，升降趋势交替出现，第14期后基本趋于平稳；从图1（d）来看，前2期的上升趋势较小，第3期突然上升至最大值，为0.011 1，第4下降趋势持续到第6期，达到最小值，为0.000 2，第6期之后升降趋势交替出现，但幅度减小，且渐趋于平缓，整体呈现正向影响. 说明民航客运在前期发展不完善时，对促进经济增长的作用是不稳定的，随着航线的更安全高效、通航城市的扩展、飞机数量的增多，促进行业规范的同时，对促进国际旅游经济的繁荣也起到了重要的影响.
在对陕西国际旅游收入和入境旅游人数与各个民航发展指标进行了VAR模型估计时，采用AR根估计的方法对模型进行稳定性检验，结果显示，VAR模型所有根的模的倒数全部小于1，即位于单位圆内，说明本研究的模型是稳定的，基于该VAR模型上的各种检验是有效的.
2.2.4 Granger因果检验 因果关系检验是用于检验经济变量之间的时间先后顺序，并不表示其真正存在因果关系，是否存在因果关系需要根据理论、经验和模型进行综合判断. 分别就国际旅游收入和入境旅游人数与各民航客运指标做Granger因果关系检验，见表3及表4.
犯过之人，多大岁数就打多少杖，看似荒唐，在我看怕亦有道理在焉。比如两个人打架，一个二十岁，一个四十岁，闹到衙门里来，老爷一声令下打随年杖，二十岁的打二十大板，四十岁的打四十大板，这四十岁的怕是要喊冤枉了，要我说还真该，人家少不更事，正是血气方刚，你已人到中年，脾气早该捺捺，多打你二十板子还冤枉你吗？若是各打五十大板，老爷倒反而是糊涂了。老爷随年杖的意思是，一岁年纪一岁人，年齿越增，越知是非，犯错也自然就越不可原谅，正该多打几板子才是，为老不尊是比年少无知更不像话的。
表3 国际旅游收入与民航客运指标的因果关系检验结果
Tab.3 Granger causality test results of DDITR and passenger transport index of civil aviation
表4 入境旅游人数与各民航客运指标因果关系检验结果
Tab.4 Granger causality test results of DDITN and passenger transport index of civil aviation
通过Granger因果关系检验结果可知，国际航线条数、国际航线里程、国际通航城市对国际旅游收入和国际航线里程、国际通航城市对入境旅游人数的因果检验P 值都小于0.1，F 统计量落在拒绝域，拒绝原假设，接受备择假设，表明陕西入境旅游与民航客运之间存在单向格兰杰因果关系，即民航客运的发展能有效促进入境游客数量的增加和国际旅游收入的提高.
3 基于VAR模型的脉冲响应分析
脉冲响应函数反映的是内生变量的当前和未来值受随机误差变化的影响程度. 基于检验结果可知，所构建的VAR模型稳定有效，在此基础上使用脉冲响应分析国际旅游收入、入境游客数量与各民航指标间的冲击响应，刻画各变量间的动态关系，本次研究采取的滞后期数是10期.
3.1 国际旅游收入与各民航指标的脉冲响应
式中：yt 是内生变量；yt -1，…，yt -p 表示yt 的滞后期；xt 是外生变量；A 1，…，Ap 表示yt 的待估系数；B 是xt 的待估系数；εt 是随机扰动项.
做好购置程序的严格控制，针对耗资巨大的机械设备需要建立专门的审批制度对其进行控制。以保证机械在运转过程中产生故障时能够及时和生产商协商解决。此外，还要将日常检修工作和维护工作放在工作的首位，通过信息化技术的应用建立计算机检测机制，对机械设备进行实时监控，保证机械设备的运转正常。
2.2.1 单位根检验 VAR模型估计的可靠性依赖于变量的平稳性，为了避免伪回归现象，首先要对数据进行ADF检验，以此来判定每一个序列是否为平稳变量（表1）.
叙事语体是以人为本的，以主要人物的活动为线索，展开事件活动，注重时间线性；而描写语体则是以物为本，描述场景中的各种事物状态，注重空间性状的凸显性。在叙事语体当中，动词的功能必须强化，而在描写语体中，动词的功能则表现出弱化的倾向。
当在本期对国际旅游收入一个标准差冲击，国际航线里程和国际通航城市在前10期都表现出了较大的升降趋势，第10期之后逐渐趋于平缓，国际航线条数整体起伏不大，影响微弱，民用飞机期末架数在稳定幅度下保持升降趋势交替出现. 说明随着陕西国际旅游的发展，对国际航线里程和通航城市的要求更多样，促进了航线的改进，对外关系的调整，对民航发展有一定促进作用，但最终呈现出的影响是越来越微弱.
图1 国际旅游收入对各民航指标的脉冲响应函数图
Fig.1 Graphs of impulse response function of DDITR to civil aviation indexes
图2 各民航指标对国际旅游收入的脉冲响应函数图
Fig.2 Graphs of impulse response function of civil aviation indexes to DDITR
3.2 入境旅游人数与各民航指标的脉冲响应
图3 表示了入境旅游人数（DDITN）对国际航线条数、国际航线里程、国际通航城市、民用飞机期末架数（DDIRN、DDITM、DDINC、DDIAM）的脉冲响应. 可以看出，国际航线对入境旅游人数的影响经过前7 期波动之后，后期的影响微乎其微，说明陕西对外的航线数量不会对外国旅游者的决策产生太大影响，其航线相比其他城市的航线有待完善；而国际通航城市和民用飞机期末架数对入境旅游人数的影响，呈现出正负影响交替出现，波动幅度较大，说明对外通航城市和自身航空运输硬件设施的完善程度对外国旅游者的决策会产生较大影响，且正向与负向作用并存.
图4表示了国际航线条数、国际航线里程、国际通航城市、民用飞机期末架数（DDIRN、DDITM、DDINC、DDIAM）对入境旅游人数（DDITN）的脉冲响应. 当在本期对入境旅游人数一个标准差冲击，国际航线条数突然下降，第2 期达到最小值，为-0.043，国际通航城市在前2 期缓慢上升之后，第3 期突然下降达到最小值，为-0.11，之后两个变量呈现正负影响交替出现的趋势，说明入境旅游人数的变化对国际航线和民用航空的通达度要求较高；民用飞机对入境旅游人数的响应整体呈现出曲线式正负交替变化，说明陕西民用飞机的数量、质量在满足入境旅游的方面有待提高，旅游者的对飞机的评价褒贬不一，差异性较大，应该提高飞机产业的规范性和交通运输过程的服务性.
图3 入境旅游人数对各民航指标的脉冲响应函数图
Fig.3 Graphs of impulse response function of DDITN to civil aviation indexes
图4 各民航指标对入境旅游人数的脉冲响应图
Fig.4 Graphs of impulse response function of civil aviation indexes to DDITN
4 基于VAR模型的方差分解分析
基于VAR模型的方差分解是评估不同结构影响贡献程度的依据. 由国际旅游收入与各民航指标的方差分解结果（表5、6）可以看出，国际旅游收入对自身的贡献率平均占据15%左右，在分析民航指标贡献率的过程中，国际航线条数对国际旅游收入的贡献率最高，约近50%，国际通航城市次之，国际航线里程和民用飞机的贡献率相对较小. 由入境旅游人数与各民航指标的方差分解结果可以看出，国际航线条数入境旅游人数的贡献度都较高，高达一半以上，国际航线里程次之，接近30%，国际通航城市和民用飞机期末架数都较小. 说明国际航线的数量和质量以及与境外各国连接的通达性在促进国际旅游的发展过程中起着重要作用.
表5 国际旅游收入与各民航指标的方差分解结果
Tab.5 Variance decomposition of DDITR and civil aviation indicators
表6 入境旅游人数与各民航指标的方差分解结果
Tab.6 Variance decomposition of DDITN and civil aviation indicators
5 结论及建议
研究基于2000—2017年间陕西民航客运和国际旅游的关联视角，通过基础调查和搜集获得原始数据，对国际旅游收入和人次与国际航线条数、国际航线里程、国际通航城市、民用飞机期末架数建立VAR模型，采用ADF 检验和Granger 检验分析两者之间的长期均衡关系，在此基础上运用脉冲响应和方差分解分析陕西国际旅游和民航客运发展之间的动态关系，得到以下结论：首先，陕西国际旅游与民航客运之间存在长期稳定的均衡关系，在前期两者波动式协同发展，到后期阶段互相依赖性趋弱. 其次，格兰杰因果关系检验表明，陕西国际旅游与民航客运之间具有单向格兰杰因果关系，也就是说，民航客运的发展可以显著增加入境游客数量和国际旅游收入. 最后，民航客运对国际旅游发展的贡献率基本在50%以上，说明民航作为交通运输的重要一环，充分发挥了促进旅游发展的效用. 但是，国际旅游收入和人次对民航指标的冲击响应累计值都为负值，说明民航客运对国际旅游的促进作用还有提高的空间和可能性.
针对未来的陕西入境旅游应该如何发展，才能更加有效地实现旅游规模与收入的快速增长，可从如下四点入手，首先，在提升本省资源设施的硬实力和文化服务的软实力的基础上，深入加强陕西与世界交流互动，全力创设“国际运输走廊”与“国际航空枢纽”，加快形成由高端航空驱动、无缝连接铁路和高速公路的现代交通系统. 其次，开发民航客运特色服务，加快陕西枢纽航站的基础设施建设，提升机场建设和运营质量，简化入境手续，提高航空运行服务保障水平，推进精细化管理，抓住民航客运在国际旅游中的绝对优势；再次，加强民航专业人才培养合作，建立人才交流机制，促进陕西民航与国际旅游共建共享、协同发展、合作共赢. 最后，应该借“丝绸之路经济带”的发展机遇，开通更多连接“丝路”沿线国家的国际航线，满足更多“丝路”沿线国际旅客对前往陕西的便捷旅游出行方式的需要，从而提高陕西与“丝路”各国的交通通达性，从而降低陕西旅游目的地可进入门槛，推动陕西国际旅游与民航客运的协同发展.
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The Dynamic Influence Between Civil Aviation Passenger Transport and Regional International Tourism in Shaanxi Province
ZHANG Yang1，3， JIN Xue2， LU Na1，3
（1.School of Economics and Management，Xi’an Aeronautical University，Xi’an 710077，China；2.School of Economics and Management，Chang’an University，Xi’an 710064，China；3.General Aviation Industry Research Center，Xi’an Aeronautical University，Xi’an 710077，China）
Abstract： Air transport is the preferred mode of transportation for international passengers，and the development of international tourism is highly dependent on civil aviation passenger transport. By collecting the data related to international tourism and civil aviation passenger transport in Shaanxi in recent fifteen years，VAR model between inbound tourism and civil aviation passenger transport in Shaanxi was constructed，and the long-term equilibrium relationship between them was analyzed by using ADF test and Granger causality test. On this basis，the dynamic correlation between passenger transport of Shaanxi civil aviation and regional international tourism was explored by means of impulse response function and variance decomposition. The results show that there is a long-term stable equilibrium relationship between international tourism and civil aviation passenger transport in Shaanxi Province.Civil aviation passenger transport has a high contribution to the development of inbound tourism and plays a positive role in promoting it，but it still needs to be further developed and improved. The Granger causality test shows that there is a one-way Granger causality between Shaanxi international tourism and civil aviation passenger transport，that is，the development of civil aviation passenger transport can effectively promote the increase of the number of inbound tourists and the increase of international tourism income.
Key words： Shaanxi international tourism；civil aviation passenger transport；VAR model；Granger causality test；impulse response；dynamic correlation；equilibrium relationship
中图分类号： F 590
文献标识码： A
文章编号： 1004-3918（2019）08-1351-08
收稿日期： 2019-04-01
基金项目： 国家自然科学基金资助项目（41571346）；陕西省社科界重大理论与现实问题研究项目（2019Z081）；陕西文化和旅游研究课题（SWHHLYKT201920）；陕西省教育厅科研计划项目（19JK0425）
作者简介： 张 阳（1988-），男，副教授，博士，主要从事旅游经济研究
（编辑 张松林）
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