基于脉冲响应函数的我国铁路交通与旅游经济增长的关系研究

朱桃杏，陆 军，朱正国

ZHU Tao-xing1, LU Jun1, ZHU Zheng-guo2

（1.北京大学 政府管理学院，北京 100871；2.石家庄铁道大学 土木工程学院，河北 石家庄 050043）

(1.School of Government Administration, Peking University, Beijing 100871, China; 2.School of Civil Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang 050043, Hebei, China)

基于脉冲响应函数的我国铁路交通与旅游经济增长的关系研究

朱桃杏1，陆 军1，朱正国2

ZHU Tao-xing1, LU Jun1, ZHU Zheng-guo2

（1.北京大学 政府管理学院，北京 100871；2.石家庄铁道大学 土木工程学院，河北 石家庄 050043）

(1.School of Government Administration, Peking University, Beijing 100871, China; 2.School of Civil Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang 050043, Hebei, China)

依据1996—2013年我国铁路发展特征指标和旅游总收入指标数据，利用协整理论，采用脉冲响应函数自向量回归模型和方差分解法对铁路与旅游业发展的关系进行研究。研究结论显示，旅游总收入和铁路建设投资、铁路营业里程、列车旅行速度具有长期稳定均衡的关系。脉冲响应结果表明，铁路建设投资的增长并不能持续推动旅游业收入的增长，旅游总收入的增长对铁路营业里程增长率冲击的响应一直保持幅度较小的正响应。方差分解结果表明，旅游业发展的动力首先是源于自身的内在爆发力，其次是列车旅行速度、铁路营业里程和铁路建设投资的冲击。

铁路；旅游业；脉冲响应；向量自回归；方差分解

交通是旅游地发展的基础性要素，直接影响旅游客源地和旅游目的地的空间结构，进而会影响到区域旅游经营业绩[1]。铁路交通以其便利性、大运量等优势，成为旅游者出行的重要选择。近年来铁路交通信息化的发展给旅行者的出行带来了更多便利，也使区域企业经营管理水平和核心竞争力得到提升[2]。高速铁路的出现带来了游客旅游行为的产生和旅行时间的节省[3]。Sophie M 等[4]应用克鲁格曼的中心地理论验证了佩皮尼昂和巴塞罗纳城市间的高速铁路对旅游活动和经济发展的影响。赵娟等[5]运用运输经济学和区域经济学理论方法评价了城际铁路的经济效益，认为京津城际铁路的开通带来了区域客货运输能力增加、京津都市圈一体化程度增强等影响。为此，依据我国 1996—2013 年铁路发展指标和旅游业发展指标数据，利用协整理论分析铁路投入与旅游总收入之间关系的平稳性，通过基于向量自回归 ( VAR ) 模型的脉冲响应函数研究铁路投入与旅游业经济指标之间的关系变化，探讨高速铁路条件下我国旅游业各要素的发展趋势和两者相互促进的政策导向。

1 研究方法与指标数据

1.1 VAR 模型及脉冲响应函数原理

向量自回归模型将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，从而形成多元时间序列变量组成的向量自回归模型，VAR 模型常不预先设定变量间的因果关系，因而不带有任何事先约束条件，在分析多个相关经济指标上具有独特优势，常被用于评估联合内生变量的动态关系[6]。VAR 模型进行结构分析的方法包括脉冲响应函数、格兰杰检验及预测误差方差分解。其中，脉冲响应函数对于分析系统外部冲击对系统的影响，以及冲击程度分析、系统要素间的动态关系分析等具有非常直观的描述。

（1）协整检验。Engle 和Granger 指出，2 个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的或 I (O) 的线性组合存在，这些非平稳(有单位根)时间序列之间被认为是具有协整关系的[7]。这种平稳的线性组合被称为协整方程，而且可以被解释为变量之间的长期均衡关系。协整检验原理是，如果时间序列都是 d 阶单整序列，那么存在一个向量，使得其中 b ＞ 0，则认为时间序列是 (d，b) 阶协整，记为协整向量。对于多个变量之间的协整关系，Johansen 和 Juselius 提出一种极大似然法进行检验的方法，通常为 Johansen 检验。在进行 Johansen 检验时，需要对各个变量进行单位根检验。

（2）广义脉冲函数。脉冲响应函数是考察系统内每个变量对其他变量的冲击反应，它计算了在初期给某一变量一个冲击时，系统内所有内生变量的当前值和未来值对这一冲击的反应度[8]。

（3）方差分解。脉冲响应函数能够捕捉到一个变量的冲击因素对另一个变量的动态影响路径，而方差分解可以将 VAR 系统中的一个变量的方差分解到各个扰动项上。因此，方差分解提供了关于每个扰动因素影响 VAR 模型内各个变量的相对程度[9-10]。

1.2 指标选择与数据来源

在进行铁路运输与经济协调发展关系评价中，铁路运输系统的评价指标应当是一套能够评价铁路运输系统发展状况和特征的指标群体[11]。

结合铁路的经济效应和研究需要，选择铁路影响旅游业的主要技术指标：①柯布-道格拉斯生产函数表明劳动力和生产投资是经济发展最不可缺少的 2 大要素，选择描述铁路基础设施未来前景的铁路建设投资指标 RCI；②选择描述铁路交通可达程度的铁路营业里程指标 ROM；③由于铁路客运系统的优化迅速改善了我国城市间的联系，是经济快速发展主要表象，直观效果是时间花费的减少[12]，因而选择描述铁路基础设施服务质量的列车旅行速度指标 TTS。交通基础设施对经济发展的直接影响是加速经济发展效益的提升。因此，旅游业发展指标选择从整体上反映旅游业发展状况的旅游总收入指标 TIT。

研究数据来源于《中国交通年鉴》(1997—2014年 )、《中国旅游统计年鉴》( 1997—2013年)、《全国铁路统计年鉴》( 2007年 ) ，以及国家旅游局《 2013 年中国旅游业统计公报 》。在实际分析时采用各变量的对数值，以保证数据的平稳性。

2 研究结果分析

2.1 协整检验

从铁路及旅游业相关指标的线性图可以看出各指标数据有一定的时间趋势和季节波动，说明铁路建设投资额、铁路营业里程、旅客列车平均时速、旅游业收入等数据有可能是非平稳的，需要首先对其进行单位根检验。采用 ADF 方法确定变量的平稳性。序列的 ADF 检验结果如表1 所示。

表1 序列的 ADF 检验结果

由表1 可知，变量 TIT，RCI，ROM，TTS 序列都是非平稳的，经过一阶差分后均变成了平稳序列，即都是 I (1) 的序列。

在此基础上进行协整检验，为分析旅游总收入TIT 与铁路建设投资 RCI、铁路营业里程 ROM、列车旅行速度 TTS 之间是否存在长期均衡关系，对变量进行回归 OLS 估计，TIT 为被解释变量，RCI，ROM，TTS 为解释变量，估计方程如下。

对估计残差进行单位根检验，检验类型为无常数项和时间趋势项，根据 SIC 准则确定滞后阶数，残差序列的单位根检验结果如表2 所示。

根据 Johansen 协整检验法，检验结果为 ADF 值为 - 4.681，小于 1 % 显著水平上的临界值 - 3.920，表明 TIT，RCI，ROM，TTS 在 1 % 的显著性水平上拒绝了原假设，残差不存在单位根，是平稳序列，旅游总收入和铁路建设投资、铁路营业里程、列车旅行速度具有长期的协整关系。

表2 残差序列的单位根检验

2.2 脉冲响应函数分析

模型的时间序列变量均通过平稳性检验，旅游总收入与 4 个铁路经济指标之间存在着长期的均衡关系，运用脉冲响应函数作进一步解释。

2.2.1 铁路基础设施对旅游业发展的脉冲响应

铁路指标对旅游总收入的脉冲响应结果如表3 所示。图1 至图3 为基于 VAR 模型和渐近解析法模拟，由 Cholesky 转换的脉冲响应函数曲线。

表3 铁路指标对旅游总收入的脉冲响应结果

（1）铁路建设投资对旅游总收入的影响。图1反映了旅游总收入的增长对铁路建设投资的增长率冲击的响应。响应图整体呈现波浪式变动趋势，首期冲击为负，但从第 4 期、第 5 期形成正响应，虽然第 6 期为负响应，但后期旅游总收入的增长对铁路建设投资的增长率冲击一直保持幅度较小的正响应。第 4 期为冲击的高峰期。这一特征的经济意义表明，铁路建设投资的增长并不能持续推动旅游业收入的增长，到一定程度时，铁路建设投资增长率的提高对旅游总收入增长过程的促进速度会放缓，但总体起到推动作用。这一趋势同时说明，交通投资量的效用价值是有限度的，作为资本投入的交通投资与其他生产性投资会由于存在此消彼长的关系而使其对经济增长的促进速度放缓[13]。2005 年我国铁路基本建设投资为 880.18 亿元，2006 年投资增长到近 2 倍，从 2007—2009 年，我国铁路基本建设投资基本上保持着近 1 倍的年增长率，到 2010年达 7 074.59 亿元。2012 年投资略有减缓，为 5 215.46 亿元，2013 年增长到 6 638 亿元。“十一五”与“十五”时期相比，投资额增长了 6.3 倍，铁路基本建设的增长难以带来旅游业的同步繁荣，同时由于铁路基础设施建设周期较长，其经济效应具有时滞性。

图1 ΔLNTIT 对ΔLNRCI 的脉冲响应

图2 ΔLNTIT 对ΔLNROM 的脉冲响应

图3 ΔLNTIT 对ΔLNTTS 的脉冲响应

（2）铁路营业里程对旅游总收入的影响。图2反映了旅游总收入的增长对铁路营业里程增长率冲击的响应。响应图整体呈现阶段性的增长特征。第1 期至第 6 期以负响应为主，偶尔保持较弱的正响应。从第 7 期开始以正响应为主，而且冲击力强度连续增强。这一响应值在第 8 期和第 9 期最为明显，幅度分别为 1.7 % 和 2.1 %。这一特征说明，前 6期铁路营业里程的增加率未形成旅游收入增长的正响应，但从第7期开始，旅游总收入的增长对铁路营业里程增长率冲击的响应越来越明显。

（3）铁路列车旅行速度对旅游总收入的影响。图3 反映了旅游总收入的增长对列车旅行速度增长率冲击的响应。响应图前 4 期保持增长趋势，从第 5 期开始，旅游总收入的响应开始下降，但第 5期到第 7 期仍然呈现增长趋势。从整体来看，旅游总收入的增长对列车旅行速度增长率冲击的响应峰值出现在第 4 期，为 4.1 %。旅游总收入的增长对列车旅行速度增长率冲击响应水平不太明显，说明旅游总收入增长率由于列车旅行速度增长率的提高而保持同步甚至略高的增加优势。列车旅行速度的提升促进了区域经济增长，提速的时间价值尤其显著体现在旅游业上。有研究表明，1997—2005 年，京广线和京沪线的提速使沿途站点城市人均 GDP 增长率提高了约 3.7 %[14]。1995 与 2002 年的客运网络连通性比较评价表明，铁路客运提速直接产生“空间”收敛，压缩了 1 / 5 的空间[12]。

2.2.2 旅游业发展对铁路建设的脉冲响应

旅游总收入对铁路指标的脉冲响应结果如表4 所示。图4 至图6 反映了旅游总收入对铁路指标的脉冲响应。图4 表明旅游总收入增长率对铁路建设投资增长率的脉冲响应是正负向脉冲交替出现的，其中第 4 期为正向脉冲的峰值期，为 12.4 %。图5 表明旅游总收入的增加对营业里程增长的脉冲响应情况，第 2 期到第 8 期以正影响为主，第 9 期和第 10 期，正负向影响程度均较小。图6 表明旅游总收入的增加对列车旅行速度增加的脉冲响应情况，整体趋势呈现 S 型变化，在第 3 期达到最高变化值0.008，第 4 期时达到最低变化值 - 0.010，到第 6 期时 2 个指标逐渐趋于稳定一致的变化趋势，说明过去 20 年来我国迅猛扩展的国际和国内旅游流虽然对旅游交通产生极大的需求和压力，但传统铁路的投资、建设并未产生配套的回应。

表4 旅游总收入对铁路指标的脉冲响应结果

图4 ΔLNRCI 对ΔLNTIT 的脉冲响应

2.3 方差分解

脉冲响应函数解释了各变量对特定的冲击响应的符号及响应的幅度，方差分解能够比较不同冲击对某一特定变量的响应程度。为此，利用方差分解技术进行分解，以确定每个变量冲击的相对重要性。ΔLNTIT 的方差分解如表5 所示。铁路指标增长对旅游总收入增长的贡献率如图7 所示。

图5 ΔLNROM 对ΔLNTIT 的脉冲响应

图6 ΔLNTTS 对ΔLNTIT 的脉冲响应

表5 ΔLNTIT 的方差分解

图7 反映了 3 个变量增长率的冲击对旅游总收入增长的动态影响路径。由输出结果可知，LNTIT的预测误差初期来自于自身贡献，到第 2 阶段除自身贡献以外，列车旅行速度的影响最大，贡献率为19.14 %。从第 2 期开始，铁路营业里程和铁路建设投资的贡献率一直保持较低且较为稳定的增长，铁路营业里程指标在第 10 期为峰值期，贡献率为14.732 %。

图7 铁路指标增长对旅游总收入增长的贡献率

由输出结果分析可知：①铁路营业里程指标对旅游收益的增长具有显著且持续的促进作用；②铁路建设投资可能改善旅游者出行的硬环境和软环境，为铁路吸引更多的旅游者客源，从而促进旅游业收益的提高，但这一指标影响的滞后性和饱和度可能会限制其对旅游产业的进一步推动；③在列车运行速度较低，而且提速幅度较小的条件下，列车旅行速度对旅游经济发展的促进作用也较为有限。力首先是源于自身，其次源于列车旅行速度、铁路营业里程和铁路建设投资。对现有旅游产品进行结构调整和创新、提升旅游业服务水平是促进旅游业发展的主要方向。在此基础上，旅游业发展需要借助铁路设施的不断完善来实现更加快速的发展。同时，铁路网络的全面覆盖、延伸和拓展是地方旅游产业提升和区域旅游合作的重要条件；列车旅行速度指标的分析表明，自 1997 年第一次铁路大提速以来，列车运行速度对旅游业发展的影响一直保持较为平稳的正向影响，但影响程度小，这与几十年来列车提速的幅度较小有关，但随着我国高速铁路建设日新月异，在铁路建设后期，随着路网效应、信息化效应、时空效应等的逐渐形成，旅游业发展将会从中获取更多的发展机遇。

3 结束语

高速铁路未来将成为旅游者出行的重要选择。按照中长期路网规划，“十二五”期间，我国高速铁路建设都将维持大规模投入，投资额将保持在每年 7 000 亿元左右。随着高速铁路“四纵四横”线路的逐步延伸和扩展，速度 300 km / h 及以上的高速铁路列车将更多地投入运营，这将给旅游业带来较明显的促进和推动作用。高速铁路的运营，加强了旅游城市间的联系与沟通，高速铁路网络的构建加速了新的区域旅游合作组织和城市政府旅游合作机制的建立。铁路交通规划格局应充分反映规划区域内交通运输与旅游经济发展状况的拟合程度，以实现铁路资源和设施在有限区域空间结构范围内的合理配置，这也是旅游业成为国家战略性支柱产业背景下高速铁路规划与运营的理性发展方向。

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责任编辑：金 颖

西109个县

南宁铁路局 2015 年新建 200 个客票代售点，使全局客票代售点增加至 454 个，覆盖广西 14 个地级市、109 个县，预计 6 月底全部投入使用。

随着南宁铁路局管内城市间动车组开行日渐公交化，以及铁路预售票时间、车票改签措施调整，火车票退改签率逐渐提高，旅客需要更加便捷的购票环境。为了方便旅客就近购票，提高铁路客运市场竞争力，南宁铁路局在学校、医院、超市等附近新建客票代售点。目前，南宁铁路局已有150 个新建客票代售点进入验收阶段。

为确保新建客票代售点顺利营业，南宁铁路局规范客票代售点设备设施建设标准，组织技术人员、售票人员进行专业培训，提高他们的业务水平。 （摘自《人民铁道》报）

Study on Relationship between Railway Traffic and Tour Economic Growth in China based on Impulse Response Function

According to the data of development characteristic index of China railway and the index of total tourism revenue in 1996—2013, by using co-integration theory, the VAR of impulse response function and variance decomposition method, this paper studies the relationship between railway and tourism development. The study result shows total tourism revenue has a long-term, stable and balance relationship with railway construction investment, railway route length and train running speed. The impulse response result shows that: the increase of railway construction investment could not continuously promote the increase of tourism income; and the increase of total tourism revenue always maintains a small-range positive response on the impact of growth rate of railway route length. The variance decomposition result shows that: the motive force of tourism development firstly comes from inner explosive effort of tourism itself, secondly comes from the impact of train running speed, railway route length and railway construction investment.

Railway; Tourism; Impulse Response; VAR; Variance Decomposition

1003-1421(2015)07-0054-07

U238；F592.3

A

2015-02-02

2015-03-17

朱桃杏 (1978-)，女，安徽枞阳人，石家庄铁道大学经济管理学院副教授，北京大学博士后。

国家社科基金重点项目 (11AZD093)；国家自然科学基金项目 (41401158)；河北省高等学校科学技术研究青年基金项目 (QN20131035)