我国入境旅游和经济增长关系的统计检验，本文主要内容关键词为：经济增长论文,关系论文,我国论文,旅游论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
目前国内学者就入境旅游与经济增长之间关系建立的计量模型大多属于固定参数协整模型，而在一个相当长的时间跨度内，变量之间的这种关系可能随着国内外形势、经济政策、经济结构、居民消费习惯等的改变而发生变化，变量之间可能存在随时间变化的长期均衡比例。为了揭示中国入境旅游和经济增长之间随时间变化的规律，本文将采用可变参数（Time Varying Parameter）模型，利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）方法基于状态空间模型（State Space Model）估计并检验中国入境旅游和经济增长之间的变参数协整关系。
1 变参数入境旅游模型的状态空间表示
现有文献中对入境旅游与经济增长关系的研究，一般都假定模型中的参数在所研究的样本期间内是固定不变的，通常是在下面的框架内进行：
式中
为反映经济增长的真实国内生产总值（一般应取对数），
为入境旅游收入即旅游外汇收入（一般应取对数），
为随机干扰项，α为待估计参数，本文中命名为旅游外汇收入弹性，是指旅游外汇收入增长（减少）一个百分点所引起的经济增长变化（不一定同方向）的比率。为了考察中国入境旅游和经济增长之间可能存在的不断变化的长期均衡比例关系，基于状态空间模型形式对模型（1）进行了如下修正，构建了可变参数模型[1]。
方程（2）～方程（4）就是所谓的状态空间模型。状态空间模型是动态模型的一般形式，由一组量测方程和状态方程构成。许多时间序列模型，如古典线性回归模型、ARIMA模型等都可以看做是状态空间模型的特殊形式。方程（2）是量测方程，表示入境旅游与GDP之间的一般关系，式中参数
称为状态变量，其变化反映的是除入境旅游之外其他因素对经济增长和入境旅游关系的综合影响。方程（3）是状态方程，它描述状态变量的生成过程。在方程（4）中，假定参数服从一阶自回归过程。
和
分别是量测方程和状态方程的扰动项，根据方程（4），和相互独立且服从均值为零、方差为常数的正态分布。利用卡尔曼滤波算法可以得到变参数的估计值，具体估计可以通过Eviews5.0软件[1] 实现。
2 变量说明及状态空间模型的估计
本文样本区间为1978～2006年，经济增长用GDP指标表示，入境旅游用旅游外汇收入指标表示，为了使GDP和旅游外汇收入单位一致，并消除价格波动因素以使不同年份的数据具有可比性，把旅游外汇收入（亿美元）通过历年人民币汇率转化成人民币，然后再通过居民消费价格指数进行数据调整（1978＝100），对GDP指标用GDP指数调整为1978年不变价格。有关居民消费物价指数、GDP指数、旅游外汇收入、人民币汇率均来自历年《中国统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴》。原始数据见附录。利用Eviews5.0软件进行估计，估计过程如下：
2.1 状态空间模型语句
状态空间模型的估计结果如表1所示。通过表1可以得出估计值C（1）为7.8102，C（2）为－9.1592，C（3）为0.9993，C（4）为－8.0587。结果显示各个参数的P值均为0，可以通过t检验，说明方程的各个系数是显著的。模型的AIC值和SC值均较小，满足AIC准则和Schwarz准则。可见，模型的拟合效果很好。估计结果表明，除入境旅游以外的因素对中国经济增长和入境旅游之间关系的影响是深远而持久的。
根据利用Eviews5.0计算的结果，得出中国旅游外汇收入弹性系数在1978～2006年的估计值（见表2）。可以看出旅游外汇收入弹性系数在0.2397～0.4693之间变动。需要说明的是，因为是随机参数，故并不代表某年具体的旅游外汇收入弹性系数，但其变动趋势可以反映入境旅游与经济增长的长期关系。总体来讲，弹性系数具有明显的规律性，呈现逐渐上升的趋势，表明入境旅游对经济增长的拉动作用逐年增加。但弹性系数也存在一定的波动，1978～1981年弹性系数呈小幅下降的趋势，这可能由于我国刚刚实行改革开放，国外旅游者对我国并不十分了解，入境旅游人数和旅游外汇收入的规模较小，旅游外汇收入占GDP的份额较小，对经济增长的拉动作用没有显现出来。从1982年以后呈现逐渐上升的趋势，但有两个比较突出的年份应值得注意，分别是1989年和2003年。1989年春夏之交的“政治风波”导致了入境旅游客源严重下降，这一年接待入境旅游人数为2450.14万人次，实现旅游外汇收入18.6亿美元，分别比上年下降22.7％和17.2％[2]。2003年受“非典”影响，全年共接待入境旅游人数9166.21万人次，实现国际旅游外汇收入174.06亿美元，分别比上年下降6.4％和14.6％[3]。
入境旅游对中国经济增长拉动作用的逐年增大，主要是由于：（1）旅游外汇收入对增加国家外汇收入，减少贸易逆差，平衡外汇收支以及增强国家外汇支付能力，间接地增加国家税收，为促进经济发展积累资金发挥了重要作用。我国1981～1985年旅游外汇收入累计49.5亿美元，相当于同期贸易出口额的4.12％，旅游外汇收入的顺差，弥补了同期贸易创汇逆差的40％。1985～1990年国际旅游外汇收入累计达97.18亿美元，比“六五”时期增长了0.96倍，相当于贸易出口创汇的4.18％，国际旅游外汇收入弥补了同期贸易创汇逆差的45.5％。1991～1995年“七五”时期增长了1.8倍，相当于同期贸易出口额的5.31％。1996～2000年国际旅游外汇收入累计为651.99亿美元，比“八五”时期增长了1.4倍，相当于同期贸易出口额的6.78％。2001～2005年国际旅游外汇收入累计为1106.18亿美元，比“九五”时期增长了0.7倍，相当于同期贸易出口额的6.81％。（2）旅游产品吸引力和旅游产品质量的不断提高。旅游产品的吸引力和旅游产品质量是影响旅游收入的重要因素。旅游产品的吸引力是吸引旅游者的重要因素，旅游产品的品位和服务质量是刺激旅游者购买旅游产品的重要原因。我国有着丰富的自然和人文旅游资源，随着旅游业发展的日趋成熟，提供的旅游产品不断趋于多样化，旅游基础设施不断完善，旅游从业人员素质和旅游服务质量的不断提高，使得海外旅游者来华旅游的安全感、舒适感和满足感不断增强，因此，海外旅游来华人数逐年增加，入境旅游收入也相应逐年增加，进而也拉动了我国经济增长。（3）接待入境旅游者人次数的逐年增加。旅游目的地国或地区接待旅游者人次数的多少，是影响旅游目的地国或地区旅游收入高低的基本因素，两者呈正比例关系。从1978年开始，我国接待的入境旅游者人数逐年递增，由1978年的180.92万人次增加到2006年的12494.21万人次，增长了68.1倍，年均增长16.3％，入境旅游者人数的增加直接带动了旅游外汇收入的增加。（4）入境旅游者人均消费水平与停留时间的逐年增加。在旅游接待人次数既定的条件下，旅游者的平均消费水平是旅游目的地国或地区旅游收入增减变化的另一决定因素。两者呈正比例关系。根据入境旅游者抽样调查资料，1999年入境过夜旅游者在华人均天花费135美元，入境过夜旅游者在境内的停留时间为6.4天；2000分别为136.85美元和6.5天；2001年分别为138.76美元和6.1天；2002年为140.09美元和6.1天；2004年为156.84美元和5.8天。（5）国家与地方政府对旅游业的重视。“七五”时期，国务院确定把发展旅游业作为国家重点支持发展的一项事业，旅游业正式纳入了国家的国民经济和社会发展计划，从中央到各地方、各有关部门，都更加重视旅游业的发展。1995年党的十四届五中全会把旅游确定为第三产业中积极发展的新兴产业序列的第一位。1998年中央经济工作会议确定把旅游业列为国民经济新的经济增长点之一，进一步体现了国家对旅游业的重视。
3 变参数协整分析
为了检验以上估计结果的可靠性，还须对状态空间模型描述的中国经济增长与入境旅游的关系进行协整分析。必须指出的是，协整定义中提到的协整变量具有共同的趋势仅适用于类似方程（1）的固定参数模型。方程（2）是变参数模型。此时，如果和仍然是一阶单整的，且误差项为平稳时间序列，那么和的关系就仍然是协整的。与方程（1）不同的是，方程（2）描述的是一种不断变化的长期均衡关系。可见，状态空间模型大大扩展了协整分析的应用范围。
3.1 单位检验根
按照协整的定义，如果中国入境旅游与经济增长之间存在协整关系，二者必须是同阶单整。因此，协整分析的第一步就是考察每个变量的单整阶数。运用增广迪基－福勒（ADF）检验分析GDP（）和旅游外汇收入（）是否存在单位根，检验的最优滞后步长根据信息准则确定。根据表3所给出的结果，变量和的水平值是非平稳的，而其一阶差分值在1％的显著性水平下呈现平稳性。因此，可以认为旅游外汇收入序列和GDP序列都是一阶单整序列。
3.2 协整检验
两种最常用的协整检验方法是Engle和Granger的两步法（EG）以及Johansen和Juselius的极大似然法（JJ）。EG检验的第一步是估计状态空间模型，第二步则利用方程（2）的残差也即均衡误差的估计值建立模型，并对其进行平稳性检验，如果检验结果表明均衡误差为平稳时间序列。则认为协整方程成立。而JJ检验则是利用滞后一期的均衡误差建立向量误差修正模型（VECM），然后用极大似然法估计参数，再由有关参数矩阵的秩确定协整向量的个数。鉴于目前计量经济学软件中尚无利用变参数模型建立向量误差修正模型的内容，所以本文选择了EG检验法。
前面已经用卡尔曼滤波算法得到状态空间模型的估计结果，故可直接对方程（2）的误差进行平稳性检验：
表4给出的误差单位根检验结果表明，我们不能拒绝模型（2）的回归残差是平稳时间序列的原假设。因此，可以认为状态空间模型的估计结果是可靠的，即和之间存在长期均衡比例不断变化的协整关系。
如果用普通最小二乘法直接对固定参数模型（1）进行估计，可得：
＝7.1185＋0.5438 （8）
（90.35） （31.58）
Adjusted R- squared＝0.9727 DW＝0.6028
（8）式中，参数估计值下面括号中的数字为t统计值。尽管方程（8）的拟合优度很高、t检验很显著，但对其回归残差进行检验可以发现，残差序列存在很强的自相关，通过比较固定参数模型（1）和变参数模型（2）的残差图，亦不难发现变参数回归残差要比固定参数回归残差平稳的多。因此，相对于固定参数模型，变参数模型更好的描述了中国经济增长和入境旅游之间的长期均衡关系。
4 结论与政策建议
（1）固定参数模型即中国入境旅游和经济增长之间不变的结构系数模型，无法揭示两者之间随时间变化的规律，本文把协整技术的应用范围从固定参数模型扩展到了变参数模型，建立的变参数模型具有非常好的拟合效果，表明中国入境旅游与经济增长之间实际上存在一种变参数协整关系。
（2）利用卡尔曼滤波算法对变参数模型的估计结果表明，中国旅游外汇收入弹性系数在改革开放后存在波动性，但具有明显的规律性，呈现不断上升的趋势。说明了入境旅游在我国旅游发展战略中的重要作用，为“大力发展入境旅游”提供了理论依据。对开发入境旅游市场和制定政策和决策都具有重要的意义。今后政府应继续贯彻执行大力发展入境旅游的产业政策，从长远战略角度考虑旅游业的发展。因为旅游产业与经济增长之间存在着一种长期的均衡关系，不能采用短期化的政策措施。
（3）旅游外汇收入弹性系数呈现不断上升的趋势，表明随着我国经济结构的调整以及经济体制改革的深入，开放度的逐步提高，国内市场环境逐步改善，旅游产业发展更加趋于成熟。为了更好地发挥入境旅游市场对经济增长的作用，应充分利用我国丰富的旅游资源优势，追踪世界旅游发展变化趋势，开发出适合海外旅游者喜好的旅游产品，同时应加大宣传力度，选择多样化的促销手段，不断拓展国际旅游市场，吸引大批境外游客前来我国观光旅游，从而增加入境旅游收入，以促进我国经济更快增长。
（4）由于入境旅游对突发事件比较敏感，如亚洲金融危机、“非典”、泰国海啸事件、“9.11”事件等，都会使我国入境旅游受到很大影响，应增强应对这些突发事件的处理能力，能够经受住考验，并且尽快走出困境，对旅游和整体经济的影响降到最低，使经济波动达到最小。
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