中国居民收入与旅游消费关系的协整分析，本文主要内容关键词为：中国论文,居民收入论文,关系论文,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。
0 引言
根据2009年《中国统计年鉴》，截止到2008年年底，中国旅游业总收入1.16万亿元人民币，比上年增长5.8％，其中国内旅游收入8 749.30亿元人民币，旅游人数17.12亿人次，分别比上年增长12.6％和6.3％。而中国城镇居民外出旅游人数从1994年的2.05亿人次增加到2008年的7.03亿人次，增长242.9％；旅游消费从1994年的1 023.5亿元增加到2008年的8 749.3亿元，增长754.8％；中国农村居民外出旅游人数从1994年的3.19亿人次增加到2008年的10.09亿人次，增长216.3％；旅游消费从1994年的175.3亿元增加到2008年的2 777.55亿元，增长1 484.5％[1]。在影响旅游消费的因素中，居民的可支配收入起着关键作用，收入水平决定着消费水平，也决定需求的满足程度，从而决定消费结构的变化[2]。因此，定量分析城镇居民和农村居民收入水平对旅游消费的影响对于国家有针对性的调整产业政策、旅游企业制定适销对路的市场开发策略进而带动国民经济的增长具有重要现实意义。
目前，国外学者对旅游消费方面的研究主要集中在基于时间序列模型的旅游需求预测[3]，国际旅游者的旅游消费模式[4]，国际旅游需求与收入水平、价格、交通成本等因素之间关系的协整分析[5]以及旅游业对经济增长的促进作用[6，7]等；国内旅游消费方面的研究主要集中于旅游对经济增长的促进作用等[8-12]，而针对国内旅游与收入水平之间的关系研究较少。黄秀娟以国内旅游消费和国民收入数据为依据，得出中国居民的国内旅游消费与国民收入具有极强的相关性，中国居民能够从事国内旅游和快速增加国内旅游需求的临界点分别为1 000元和2 000元人民币，并对中国城镇居民和农村居民的国内旅游消费进行了比较[13]；吴璇以中国居民国内旅游消费和居民收入的实际数据为依据，得出居民的国内旅游消费与居民收入有极强的相关性[14]。这两个研究集中在对两者之间相关性的分析上，均未通过建立误差修整模型、协整关系检验来验证居民旅游消费与收入之间的关系。本文利用计量经济学中的协整理论，估计并检验了中国国内旅游消费与居民收入水平之间的长期均衡关系，并对城镇和农村居民收入水平与旅游消费之间的关系进行了对比分析。
1 变量选择与数据说明
涉及的变量主要有CON(国内旅游消费)、INC(国民收入)、CON1(城镇居民国内旅游消费)、INC1(城镇居民可支配收入)、CON2(农村居民国内旅游消费)、INC2(农村居民可支配收入)，由于数据不可得，农村居民收入水平用人均纯收入替代，并分别对CON与INC、CON1与INC1、CON2与INC2之间进行协整关系的分析和检验。为了消除异方差的影响和数据的剧烈波动，对原序列取对数，记为lnCON、lnINC、lnCON1、lnINC1、lnCON2、lnINC2；相应的一阶差分记为DlnCON、DlnINC、DlnCON1、DlnINC1、DlnCON2、DlnINC2；二阶差分记为DDlnCON、DDlnINC、DDlnCON1、DDlnINC1、DDlnCON2、DDlnINC2。由于中国从1993年开始实施国内旅游抽样调查，因此本文选取的数据来源于1994-2008年《中国统计年鉴》。
2 旅游消费与居民收入关系的实证分析
为了定量研究旅游消费与居民收入水平之间的关系，本文采用协整分析方法。变量之间的协整关系是指两个或多个非平稳时间序列的均衡关系。一些非平稳的时间序列相互之间的线性组合却有可能变为平稳的，这种线性组合就被称为协整方程，且体现了变量之间的长期稳定的均衡关系。
协整(Cointegration)分析理论是近年来处理非平稳经济时间序列之间长期均衡关系和短期波动的有力工具，两种最常用的检验方法是EG两步法和极大似然法。EG两步法适合于单方程的协整检验，由于模型只涉及两个变量，本文采用该方法进行协整关系检验。对于两个都是随机游走的变量序列，如果这两个序列的某个线性组合是稳定的，则称这两个序列为协整的。两个序列具有相同的单整阶数，是序列之间具有协整关系的必要条件[15]。
方法步骤如下：首先检验时间序列的平稳性，即进行单位根检验，然后用ADF协整检验方法对时间序列进行协整检验，并建立误差修正模型，最后对旅游消费与居民收入做Granger因果关系检验。
2.1 序列平稳性检验：单位根检验
协整分析的前提是时间序列是非平稳的，所以在协整分析前要对时间序列的平稳性进行检验。检查序列是否平稳的标准方法就是单位根检验，而现有的单位根检验方法有：DF检验、ADF检验、PP检验、KPSS检验、NP检验、ERS检验和霍尔工具变量法等[15]。本文选用ADF方法对序列进行平稳性检验。ADF检验原假设是时间序列存在单位根，即时间序列非平稳；备选假设是时间序列不存在单位根，即时间序列是平稳的。用EVIEWS5.0软件对序列进行检验，结果如表1。
由检验结果可知，lnCON与lnINC序列及DlnCON与DlnINC序列在1％的显著性水平下接受原假设，即存在单位根的结论。DDlnCON与DDlnINC序列在1％的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定lnCON与lnINC序列都是二阶单整序列，即I(2)。lnCON1与lnINC1序列在1％的显著性水平下接受原假设，即存在单位根的结论。DlnCON1与DlnINC1序列在5％的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定lnCON1与lnINC1序列都是一阶单整序列，即I(1)。lnCON2与lnINC2序列及DlnCON2与DlnINC2序列在1％的显著性水平下接受原假设，即存在单位根的结论。DDlnCON2在1％的显著性水平下与DDlnINC2序列在5％的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定lnCON2与lnINC2序列都是二阶单整序列，即I(2)。因此可进行下一步检验。
2.2 协整检验和误差修正模型
协整检验从检验的对象上可以分为两种：一种是基于回归系数的协整检验，如Johansen协整检验；另一种是基于回归残差的协整检验，如CRDW检验、DF检验和ADF检验。本文选用的是ADF协整检验方法，首先判断残差序列是否平稳，进而确定回归方程的变量之间是否存在协整关系。
由单位根检验结果可知，lnCON与lnINC为I(2)，lnCON1与lnINC1为I(1)，lnCON2与lnINC2为I(2)，满足协整检验的前提条件，有可能存在协整关系。对这3组6个时间序列分别进行ADF协整检验。
首先用OLS方法估计序列间线性组合，得到lnCON与lnINC、lnCON1与lnINC1、lnCON2与lnINC2之间的协整检验方程：
式(7)～式(9)说明，短期内旅游消费的波动不仅受到上一期居民收入波动的影响，还受到误差修正项的影响。短期内如果旅游消费和居民收入的均衡关系偏离长期均衡关系，下一时期将进行反向修正，使其向长期均衡方向移动。短期均衡中，中国居民旅游消费的弹性系数为-0.741，如果均衡在第i期偏离了长期均衡，那么在第i+1期时，模型将会以-0.741的调整力度自动进行反向调整，使其向长期均衡状态方向移动；城镇居民收入旅游消费的短期收入弹性为-0.751，农村居民为-0.924。
2.3 Granger因果关系检验
协整检验说明变量间存在长期均衡关系，但是否构成因果关系，还需进一步检验。如果变量X有助于预测Y，即根据Y的过去值对Y进行回归时，如果再加上X的过去值，能够显著地增强回归的解释能力，则称X是Y的Granger原因，否则称为非Granger原因[15]。本文采取滞后1～3期，分别对上述3组6个时间序列进行检验，结果如表3～表5。
由表3可知，在滞后1～3期的情况下，拒绝原假设“居民收入不是旅游消费的Granger原因”，即表明居民收入是旅游消费的原因；在滞后1期的情况下，拒绝“旅游消费是居民收入的Granger原因”，在滞后2～3期情况下，接受“旅游消费是居民收入的Granger原因”，即旅游消费不是居民收入的Granger原因。Granger因果关系检验的结果表明，居民收入是导致旅游消费增加的一个实际原因，即居民收入水平的提高，会促进旅游消费的产生；在短期内旅游消费的增加可以提高居民收入，长期看则不存在因果关系。
表4检验结果表明，在滞后1期的情况下，拒绝原假设“城镇居民收入不是旅游消费的Granger原因”和“旅游消费不是城镇居民收入的Granger原因”，即表明城镇居民收入和旅游消费是双向的因果关系；在滞后2～3期时，统计结果具有稳定性，都接受原假设，两者相互独立。Granger因果关系检验的结果表明，在短期内城镇居民收入与旅游消费相互影响，在长期城镇居民收入与旅游消费之间没有显著的因果关系。
由表5可知，在滞后1期的情况下，接受“农村居民收入水平不是旅游消费的Granger原因”的原假设，拒绝“旅游消费不是农村居民收入的Granger原因”，在滞后2～3期的情况下，统计结果稳定，接受“旅游消费不是农村居民收入的Granger原因”的原假设和拒绝“农村居民收入水平不是旅游消费的Granger原因”。Granger因果关系检验的结果表明，短期内农村居民收入水平不是旅游消费的原因，而长期农村居民收入水平是旅游消费的原因，即长期农村居民收入水平的提高会促进旅游消费的产生；短期内旅游消费是农村居民收入的原因，但长期却不是其原因。
3 结果分析
第一，旅游消费和居民收入为长期均衡关系。由协整方程可知，长期均衡中，弹性系数为1.144，居民收入每增加1％，可以使旅游消费增加1.144％；短期均衡中，弹性系数为-0.741，如果均衡在第i期偏离了长期均衡，那么在第i+1期时，模型将会以-0.741的调整力度自动进行反向调整，使其向长期均衡状态方向移动。城镇居民旅游消费的长期收入弹性系数为0.45，而短期弹性系数为-0.751。农村居民旅游消费的长期收入弹性系数为1.175，短期弹性系数为-0.924。居民收入对旅游消费促进作用明显。
第二，旅游消费与居民收入之间存在较强的相关性。旅游消费与居民收入之间以及城镇居民和农村居民的旅游消费与居民收入之间的相关系数分别为0.984、0.933、0.784，均为正相关，相关性较高。可以看出，城镇居民由于带薪假期的施行，休闲时间多，休闲意识强，收入水平的提高会使旅游消费水平大大提高；而农村居民休闲时间有限，休闲意识不高，收入水平低，旅游需求水平相对较弱[16]。
第三，Granger因果检验进一步说明，短期内城镇居民收入增加会刺激旅游消费的产生；而农村居民由于收入低，旅游消费比城镇居民更加理性，只有在长期情况下农村居民收入增加才会刺激旅游消费产生。
第四，农民旅游市场潜力巨大。虽然当前农村居民的旅游消费和出游次数远小于城镇居民，但是农村居民的收入弹性(1.175)大于城镇居民(0.45)，随着农村居民经济条件的改善，更多旅游需求将被激发出来，获得比城镇居民旅游市场更大的收益。因此，关注农民旅游，增加农民收入，对提高我国旅游发展和消费水平具有更大的意义。
第五，相比城市居民收入增长和全国国民经济增长水平，农民则是一个容易被忽视的利益主体。自1978年以来，城乡居民收入差距越来越大，从209.8元增到2008年的11 020.2元。切实提高农村居民可支配收入是现阶段提高旅游消费的重点问题，也是关乎国民生计的大事。政府作为政策的制定者、实施者，应为居民增收尤其是农民增收提供合理的政策导向，如在农村居民增收问题上要强化农业基础地位，推进农业结构战略性调整，落实各项支农惠农政策，强化价格监管，保障农资供应，降低农业生产成本，推进农民增收等政策导向。要增加居民的可支配收入，除政策导向外，还要尽快完善医疗等社会保障制度，尤其是农村居民的社会保障制度，切实提高居民的有效购买力，提高其旅游消费的积极性。