中国国内旅游消费与经济增长关系的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,经济增长论文,中国论文,国内旅游论文,关系论文，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。
一、文献回顾及问题提出
随着旅游业在国民经济中的重要性日益增加，增加国内旅游消费成为扩大内需的有效手段之一。Balaguer研究了西班牙入境旅游对其经济增长的长期作用，并通过协整关系检验和因果关系检验发现旅游经济发展与经济增长之间存在长期均衡关系，而且入境旅游对总体经济增长具有单向影响，并提出了旅游业主导经济增长的理论假说。[1]国内学者通过对我国入境旅游与经济增长的关系研究也认为入境旅游对经济增长具有单向因果关系，入境旅游对经济增长影响显著。[2-4]区域旅游专业化程度的不同会导致入境旅游与经济增长之间的非线性关系在不同的区域存在明显差异。[5-7]Chi-OK Oh对旅游业主导经济增长的理论假说提出了质疑，指出西班牙之所以符合旅游业主导经济增长的原因在于西班牙入境旅游收入占到本国GDP的5.9%左右，而韩国却不符合上述理论假说，经过检验发现韩国则是一种经济带动旅游业增长的相反模式，其入境旅游收入与经济增长不存在长期均衡关系。[8]国内旅游收入与经济增长之间的关系是国内学者研究的另一主要方面。国内大部分学者通过对经济增长和我国国内旅游收入进行协整关系和因果关系检验认为，国内旅游收入与经济增长之间存在着长期稳定均衡的关系。[9-11]柳思维和吴忠才通过对我国入境旅游和经济增长关系进行实证分析指出，入境旅游在全国范围内对经济增长的促进作用没有得到验证，[12]本文在借鉴上述实证研究的基础上，通过对国内旅游消费与经济增长关系的实证分析来从更深层面上来研究我国旅游业与经济增长之间的关系。由于国内旅游消费不仅可以产生直接的国内旅游收入，同时还可以通过旅游乘数效应作用而产生间接的国内旅游收入，即国内旅游消费对经济增长的作用机制更加复杂。因此，本文在认同经济增长对国内旅游消费具有推动作用的基础上来进一步分析国内旅游消费是否同样对经济增长具有反向拉动效应，从客观角度来验证现阶段积极扩大国内旅游消费需求来刺激经济增长的先验理论模式的合理性。
二、研究假设
本研究聚焦于我国国内旅游消费与经济增长之间的关系，并提出四个基本假设：(1)国内旅游消费推动经济增长。命题1：国内旅游消费对经济增长具有瞬时带动作用；命题2：国内旅游消费对经济增长具有长期拉动效应。(2)经济增长推动国内旅游消费。命题3：经济增长对国内旅游消费具有显著的推动作用；命题4：经济增长对国内旅游消费质量具有显著的正向作用。(3)国内旅游消费与经济增长互为促进。命题5：国内旅游消费对经济增长的拉动作用要大于经济增长对国内旅游消费的推动作用；命题6：经济增长对国内旅游消费的推动作用要大于国内旅游消费对经济增长的拉动作用。(4)国内旅游消费与经济增长不存在互为因果关系。命题7：国内旅游消费与经济增长在短期内不存在互为因果关系；命题8：国内旅游消费与经济增长在长期内不存在互为因果关系。如果这种假设成立，则说明国内旅游消费与经济增长之间的相互作用关系与目前大多数学者和官员所持有的观点相悖。
三、计量模型与实证分析
（一）数据选取及指标说明
为了验证我国国内旅游消费与经济增长之间的互动关系，考虑到数据可得性与代表性，本文的相关数据均取自1993～2009年《中国统计年鉴》、《中国旅游年鉴》和《中国国内旅游抽样调查资料》。我们用人均国内旅游消费来衡量国内旅游消费水平，用人均国内生产总值来代表我国的经济增长状况，并以1993年为基期分别用消费价格指数和国内生产总值指数对国内人均旅游消费和人均国内生产总值进行了处理。由于数据的自然对数变换不影响协整关系，还能使趋势线性化，并且可以消除异方差以及反映两者之间的弹性值，故本文对人均国内生产总值和人均国内旅游消费分别取自然对数为LGDP和LTC，它们的一阶差分为DLGDP和DLTC。
（二）单位根(ADF)检验
对于时间序列的处理，首先要进行平稳性检验。本文采用扩展的迪克—富勒检验(Augmented Dickey-Fuller Test)来对两时间序列LGDP和LTC进行平稳性检验，并根据AIC和SC最小的准则来确定滞后阶数（见表1）。对于非平稳序列，进行差分后再进行单位根检验。
从ADF检验结果来看，原序列LGDP和LTC的ADF值均不能大于1%～10%显著水平给定的临界值，因此不能拒绝原假设，说明原序列存在单位根，它们都是非平稳的。从图1可知，LGDP和LTC两组时间序列存在一定的时间趋势，其时间序列数据都不是由稳定的随机过程生成，因此两个时间序列数据都是非平稳的时间序列。而对LGDP和LTC作一阶差分后，序列达到平稳状态，从图2中可以看出两时间序列数据的一阶差分表现出一定的平稳性特征。所以LGDP和LTC都是一阶单整的，即LGDP～I(1)、LTC～I(1)。由于两时间序列LGDP和LTC均为一阶单整的，所以符合协整检验的前提条件。因此，接下来我们便可以进行协整分析，来检验各经济变量之间的长期协整关系。
（三）VAR模型构建
1.VAR模型滞后期选择。建立VAR模型应选择正确的滞后阶数，以使得VAR模型能够正确地反映变量之间的动态特征。本文采用Akaike信息标准(AIC)、Schwartz贝叶斯标准(SBC)以及更为严格的对数似然比检验(LR)等标准来确定VAR模型中变量的滞后结构（见表2）。
综合表2的比较结果，根据最大似然值和信息最小准则，大部分选择标准选择滞后阶数为3，所以最优滞后阶数应选择3。VAR(3)可以准确且有效地反映LGDP和LTC之间的动态特征。这也可以大体上判定在短期内我国国内旅游消费与经济增长之间的滞后效应。
2.VAR模型估计与预测。向量自回归模型是由Sims(1980)引入到经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应用。VAR模型通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。本文对LGDP和LTC的VAR模型估计结果为：
两方程中所估计的系数基本显著，但是由于同一变量的滞后期作用而产生共线性问题使得个别系数不太显著。由于两方程的拟合优度很高，以及两方程AIC值和SC值都较小，所以方程的整体拟合效果较好。从式(1)看，后面三个参数估计值的绝对值呈递减趋势，表明在较短时间内LGDP主要受到LTC滞后一期的影响，然后在短期内这种滞后期影响对LGDP逐步减弱。式(2)中由于前三项参数估计值的绝对值总体上要小于后三项参数估计值的绝对值，这说明在短期内，LTC还是主要受到其自身滞后期的影响，而来自LGDP滞后期的影响却相对较弱，即在短期内LTC和LGDP的滞后期关联不大。
3.VAR模型平稳性检验。如果VAR模型的全部特征根的倒数值都在单位圆内，表明VAR模型是稳定的，否则是不稳定的。由于VAR模型能够计算的最大滞后阶数为6，而本文在对LGDP和LTC的VAR模型进行检验时发现当滞后阶数为4、5、6时均有特征根在单位圆外，这表明VAR模型是不稳定的，而非稳定的VAR模型是不可做脉冲响应函数分析和方差分析。图5中显示此VAR模型中特征根的倒数值全部小于1，所以是一个平稳系统。
图5 VAR模型平稳性检验
（四）协整检验
时间序列数据之间的协整关系是由Engle和Granger首先提出的。协整检验有两种，一是Engle和Granger提出的基于协整回归残差的ADF检验，适用于大样本变量协整关系的检验；二是以VAR模型为基础的基于回归系数的Johansen极大似然法协整检验。E-G两步检验法适应于单方程的协整检验，而Johansen协整检验法不仅能检验出多变量之间的协整关系，而且还能确定出协整向量的个数。本文采用Johansen协整检验方法对LGDP与LTC之间是否存在协整关系进行检验。在检验中需要设置检验模型的滞后阶数，由于本文根据无约束VAR模型选择准则确定的最优滞后阶数为3，由于协整检验选择的滞后阶数等于无约束VAR模型的滞后阶数减1，因此Johansen协整检验的最优滞后阶数为2。设置检验变量LGDP和LTC具有确定性趋势；协整方程则设置为有截距项而无确定性趋势项。
由表3可知，在5%的显著性水平下，当零假设为r=0时，迹统计量为19.09014，大于15.49471的临界值，因此拒绝该假设；而零假设为r=1时，迹统计量小于临界值，因此接受该假设，所以LGDP和LTC之间存在协整关系，即经济增长与国内旅游消费之间存在长期稳定的动态均衡关系。两变量之间协整方程为：LGDP=2.908384LTC-7.36449。由上式可知，我国国内旅游与经济增长之间存在正相关性。即在长期，国内旅游消费每变动1%，经济增长将同方向变动约2.9084%。
（五）向量误差修正模型(VECM)
根据格兰杰定理，一组具有协整关系的变量一定存在误差修正模型。误差修正模型将使用变量的水平值和差分建模有机地结合起来，从而充分利用这两者的信息。从短期来看，因变量的变动是由较稳定的长期趋势和短期波动所决定的，短期内系统对于均衡状态的偏离程度的大小直接导致波动幅度的大小。从长期看，协整关系将非均衡状态调整回到均衡状态，从而使得长期均衡在短期波动的不断调整下得以实现。在VAR模型中的每个方程都是一个自回归分布滞后模型，而VECM是含有协整约束的VAR模型，多应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。VECM约束其内生变量的长期变动满足它们之间的协整关系，但只允许短期波动。由于上述变量之间的协整关系只反映变量之间的长期均衡关系，为弥补长期静态模型的不足，可建立短期偏离长期均衡的误差修正机制。同时，由于本文选取的时间序列数据样本年限不长，通过上述检验所得到的长期关系还需进一步调整。因此，进一步构建向量VECM来研究VAR模型的短期动态特征。变量LGDP和LTC之间误差修正模型的一般形式为：
LTC+7.364439。由于VECM的AIC和SC值分别为-5.13和-4.52，都较小，说明VECM的整体效果较好。从表4可以发现，LGDP方程(3)的统计检验不太理想，调整后的拟合优度较低，而LTC方程(4)则在统计上相对较为显著，这从一个方面反映出短期来看国内旅游消费对经济增长的拉动作用要小于经济增长对国内旅游消费的促进作用；但在长期来看国内旅游消费对经济增长的拉动作用要大于经济增长对国内旅游消费的推动作用，这可以从LGDP和LTC之间的长期稳定均衡的协整关系方程看出，其中LTC的系数2.908384要大于VECM中DLGDP(-1)的系数0.0356。由于长期均衡方程对国内旅游消费和经济增长在统计上显著，说明误差修正项起到了一定作用。误差修正项ECM的系数统计显著，并且方程(1)与方程(2)的ECM系数皆为正，说明当系统偏离长期均衡状态时，下一个周期误差项ECM将对DLGDP与DLTC进行正向修正。从上述向量自回归误差修正模型来看，国内旅游消费和经济增长的短期动态关系初步表明经济增长水平在短期内如变动1%，国内旅游消费水平将同方向变动0.0356%。而在短期内国内旅游消费水平对经济增长水平的促进作用则由于模型中方程(3)的统计原因，在短期内尚不能明确描述出国内旅游消费对经济增长的促进作用，但可以估计的是这一数值要比长期均衡的协整方程的系数值要小，这也说明了国内旅游消费对经济增长的促进作用在较长时期内才更加显著。VECM可以解释两个变量之间的短期波动关系，但是可以利用脉冲响应函数来分析两变量之间的短期动态互动关系。
（六）Granger因果关系检验
Granger因果关系检验主要是用来检验一个内生变量是否可以作为外生变量对待。它解决了变量x是否引起y的问题，即能够在多大程度上被过去的x解释，加入x的滞后期是否使得解释程度提高。如果一个变量受到其他变量的滞后影响，则称它们之间具有Granger因果关系。因为模型中所存在的解释变量与因变量之间的因果关系是先验设定的，或者是在回归之前就已确定的，因此弄清变量之间的因果关系才是我们所关心的。Granger因果关系检验假定了有关y与x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列中。检验要求估计以下的回归：
Granger因果关系检验中滞后长度的选择是任意的，并且因果检验的结果对滞后长度的选择有时是很敏感的，即不同的滞后期，有时会对因果关系的检验造成影响。因此，在进行Granger因果关系检验时，通常对不同的滞后长度分别进行检验。
Granger因果关系检验表明，在1%显著性水平下，滞后1期时，存在LGDP到LTC单向因果关系，说明经济增长是国内旅游消费的Granger原因；在1%显著性水平下，滞后2期时，存在LTC到LGDP单向因果关系，说明国内旅游消费是经济增长的Granger原因；在5%显著性水平下，滞后3期时，存在LGDP到LTC单向因果关系，说明经济增长是国内旅游消费的Granger原因。由此可见，在短期内，分别存在着经济增长与国内旅游消费之间的单向Granger因果关系，但是经济增长与国内旅游消费不存在明确的双向因果关系，两者之间的短期关系随着滞后期的不同而呈现出不同的特征，上述Granger因果关系检验也基本印证了VECM在短期内，经济增长对国内旅游消费具有正向促进作用，而国内旅游消费对经济增长的拉动效应则不明确，短期内两者之间的因果关系仍是以波动为主。
（七）脉冲响应函数分析
经过前文的Johansen协整检验，VAR模型中两变量之间存在长期均衡关系，但在短期内这些变量有可能受到外界的干扰而产生偏离均衡的可能，但这种偏离均衡的行为只是短暂的，最终会回到均衡状态。脉冲响应函数是指来自随机扰动项的一个标准差大小的信息冲击对变量当前和未来值的影响，它可以刻画出变量之间动态关系的路径变化。下面将利用Sims提出的基于VAR(3)模型的采用正交化方法和Cholesky分解方式模拟变量之间的脉冲响应函数，滞后期设定为10年。在LGDP和LTC的VAR(3)模型基础上，本文利用脉冲响应函数来分析LGDP和LTC之间的短期动态关系。它们之间一共有四对脉冲响应函数，分别是LGDP对LGDP的脉冲响应函数，LTC对LGDP的脉冲响应函数，LTC对LTC的脉冲响应函数，LGDP对LTC的脉冲响应函数。本文仅选取LTC对LGDP的脉冲响应函数和LGDP对LTC的脉冲响应函数进行分析。
在前6期国内旅游消费波动的冲击会给经济增长带来负面效应，但这种负面效应总体上是逐步减小的，第6期之后经济增长对国内旅游消费波动冲击的变化逐渐趋稳。这可能是因为短期内由于中国目前和未来阶段的收入水平、可支配收入、消费结构以及消费观念等方面因素的影响，在短期内本质上不足以产生持续强烈的国内旅游消费需求，国内旅游消费市场的发育和真正成熟还需要一定的时间和一定时间的旅游消费引导，其中要依靠国内经济增长的支撑。本文进行Granger因果关系检验也恰好证明了当滞后1期时，国内旅游消费不是经济增长的Granger原因，而经济增长则是国内旅游消费的Granger原因。此外，从国内旅游消费结构来看，虽然国内旅游人数不断上升，但是人均旅游消费却相对降低，再加上旅游消费地域结构的不均衡，产生了国内旅游消费整体层面上的“虚假繁荣”局面。由于短期内我国国内旅游消费结构尚不合理，而就国内旅游消费与经济增长的关系来讲，不同类型的旅游区域结构的组合在整体经济过程中产生了相互抵消的综合性后果，这也许是造成我国国内旅游消费与经济增长之间关系并不明朗的主要原因之一。[13]但是，随着我国国内旅游消费水平的不断提高以及旅游产业发展的逐步完善，旅游消费经济所产生对经济增长的拉动效应和乘数效应也逐渐增大，在长期发展过程中国内旅游消费开始对经济增长产生正向影响，虽然由于旅游产业发展所具有的脆弱性的特点会导致在今后的国内旅游消费与经济增长的互动关系中还会产生国内旅游消费对经济增长较小幅度的负面效应的局面出现，但是从整体时间趋势上看两者仍具有整体稳定的关系。
图6 LTC对LGDP的冲击响应曲线
图7 国内旅游消费对经济增长拉动效应的因果回路
图8 LGDP对LTC的冲击响应曲线
图9 经济增长对国内旅游消费促进作用的因果回路
国内旅游消费对经济增长新信息的一个标准差扰动的响应，在前4期处于微调过程，波动幅度不大。当在本期给经济增长水平一个正的冲击后，国内旅游消费水平在第2期出现较为显著的增长，然后到第4期之间出现较小幅度的波动，直至到第4期达到最高点，然后随着经济增长波动对国内旅游消费的冲击，国内旅游消费逐渐开始回落，第6期之后国内旅游消费水平开始平稳增长，在此过程中经济增长对国内旅游消费始终保持正向效应。这说明我国经济增长水平当受到外部冲击后会给国内旅游消费带来同方向的冲击，即经济增长水平的正向冲击对国内旅游消费水平的提高具有显著的促进作用以及长期的持续推动效应。经济增长对国内旅游消费的推动作用主要表现在三个方面：一是经济增长为国内旅游消费提供了物质保障；二是经济增长使得国内旅游消费结构趋向合理化；三是经济增长提高了国内旅游消费质量。
四、结论与建议
（一）结论
1.国内旅游消费对经济增长的拉动效应在长期内显著。国内旅游消费与经济增长之间长期稳定均衡的协整方程系数为2.908384，这说明在长期过程中，国内旅游消费对经济增长具有显著的拉动效用。但Granger因果关系检验以及VECM皆表明，在短期内国内旅游消费对经济增长的拉动效应尚不明显。通过对脉冲响应函数的系统因果关系回路分析，这可能是由于我国现阶段国内旅游消费乘数的延迟效应和区域旅游消费结构不均衡所导致的。
2.国内旅游消费与经济增长存在互动发展的关系。在短期内经济增长对国内旅游消费具有推动作用，而在长期内国内旅游消费则对经济增长具有显著的拉动作用，后者的作用效应要大于前者。考虑到国内旅游产品结构尚待升级以及国内旅游消费需求饱和因素的影响，经济发展的持续增长必然会推动我国出境旅游消费的增长，这也导致了长期内经济增长对国内旅游消费的推动作用显著性不强，但是由于在长期内国内旅游消费所形成乘数链效应的逐步显现，有助于旅游直接收入和间接收入的提高，从而显著拉动了经济增长。
（二）建议
1.在重视发展入境旅游的基础上，强化国内旅游产品结构优化升级，有效刺激入境旅游消费需求和国内旅游消费需求。
2.优化旅游生产要素空间布局并改善区域旅游经济结构，努力缩小区域旅游经济发展水平空间差异，制定有持续性且针对性强的区域旅游经济调控政策，适当提高旅游专业化生产在第三产业中的比重。
3.规范引导国内旅游消费市场，适度转变国内旅游消费观念，并坚持积极合理地调整国内旅游消费结构，从实质上提升国内旅游消费质量。
4.继续保持经济良性增长，这不仅有助于增加人们的可支配收入和闲暇时间，从而提高国内旅游消费能力，也有助于进一步增强旅游目的地的旅游产品供给能力和供给质量，做到从根本上挖掘国内旅游消费潜力。
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