韶山市红色旅游与农业发展的格兰杰因果关系分析
2017-06-19向延平
向延平
(湖南女子学院旅游系,湖南长沙 410004)
韶山市红色旅游与农业发展的格兰杰因果关系分析
向延平
(湖南女子学院旅游系,湖南长沙 410004)
基于VAR模型对韶山市2001—2015年旅游收入(LY)和农业产值(NY)之间关系进行脉冲响应和格兰杰分析。结果表明:LY和NY序列存在非平稳性,LLY和LNY序列非平稳性不显著,其一阶差分DLLY、DLNY即LLY、LNY则存在平稳性,从而可建立VAR模型;通过脉冲响应分析,LNY对LLY具有正响应,LLY对LNY同样具有正响应;通过格兰杰因果分析,在滞后期为1的情况下,LLY和LNY不存在相互影响,即LNY不是LLY的格兰杰成因,LLY不是LNY的格兰杰成因,说明韶山市旅游发展与农业发展融合不明显。
旅游收入;农业产值;脉冲响应;格兰杰因果分析
一、引言
关于旅游发展与其他产业发展之间协整关系研究成果较少,梁永国、李少云[1]以秦皇岛市为例协整分析旅游与文化产业互动。朱桃杏、陆军、朱正国[2]基于脉冲响应函数研究我国铁路交通与旅游经济增长关系。赵爱华[3]利用VAR模型研究辽宁省旅游收入、旅游消费与第三产业产值之间互动关系。陈志成、刘玉兰、秦绍娟[4]基于VAR模型实证分析云南省旅游收入与第三产业、居民消费的关系。孙大岩[5]使用中国1995—2015历年数据,运用VAR模型、脉冲响应和方差分解等分析中国旅游经济与影响因素间的关系。我们选择VAR模型尝试分析韶山市红色旅游与农业发展间的融合关系。
二、研究方法与数据来源
本文中使用的脉冲响应模型[6]167是向量自回归(VAR)模型与基于VAR模型的脉冲响应函数(IRF)。考虑到研究数据的统计特征,VAR数学模型的构建是把数据分析系统中每个内生变量视作所有内生变量滞后值的函数,从而将单个变量自回归模型推广为由多个时间序列变量所组成的VAR模型。该模型公式为:
(1)式中:yt是m维内生变量向量,xt是d维外生变量向量,p是内生变量的滞后阶数,r是外生变量的滞后阶数, A1… At和B1…Br表示待估参数矩阵,et即误差向量,t表示以年为单位的时间。
脉冲响应函数(IRF)用以衡量干扰项的一个标准差冲击对VAR模型中内生变量当前和未来取值所带来的影响,干扰项对一个变量的冲击直接影响该变量且通过VAR模型传导给其他内生变量。
为了研究方便,我们选取韶山市2001—2015年旅游收入(LY)和农业产值(NY)两个指标,指标数据见表1。为避免受异方差的影响,我们将LY、NY指标数据进行自然对数变换,即LLY、LNY,其对数一阶差分则表示为DLLY、DLNY。文中数据处理与检验借助Eviews8.0统计软件完成。
表1 韶山市旅游收入与农业产值数据 (单位:亿元)
三、研究结果分析
(一)序列图分析
图 1 LY、NY 的变化趋势
图2 LLY、LNY 的变化趋势
根据LY、NY数据作图1,可以看出LY、NY均具有连续增长的趋势,表明两个序列是带有趋势的非平稳序列。再根据LY、NY的自然对数LLY、LNY数据作图,变量LLY、LNY的变化趋势图见图2,同样可以看出,LLY、LNY均具有连续增长的趋势,表明两个序列是带有趋势的非平稳序列。由图3可判断出LLY、LNY的对数一阶差分DLLY、DLNY存在平稳性,为此我们须对VAR模型进行平稳性检验。
(二)VAR模型平稳性检验
图4 LY、NY的AR根图
图5 LLY、LNY的AR根图
图4中表明LY、NY的VAR模型全部特征根中存在大于1的情况,难以表明LY、NY是一个平稳系统,需要进一步进行平稳性检验。图5中LLY、LNY的VAR模型全部特征根均小于或等于1,表明LLY、LNY是一个平稳系统,呈现出平稳性特征。
(三)VAR模型滞后期的选择
表2 VAR模型不同滞后期评价指标值
如表2所示,5个VAR模型不同滞后期评价指标值(LR、FPE、AIC、SC、HQ)全部显示应建立VAR(1)模型,因此我们决定建立VAR(1)模型。
(四)VAR模型估计
序列图分析结果表明,LLY和LNY构成了一个平稳数列,VAR模型滞后期的选择结果表明我们可以建立VAR(1)模型(见表3)。
表3 LLY、LNY的VAR(1)模型
(0.2192) (0.1856) SC信息准则值 0.0035 -0.3287 [1.3914] [4.0743] 因变量均值 2.2248 1.8210 C 0.0176 0.2798 因变量标准差 1.0242 0.5927 (0.1852) (0.1569) 可决行残差调节值 0.0013 [0.0950] [1.7839] 可决性残差 0.0008 R 值 0.9657 0.9266 对数似然值 10.4209 2 R 值 0.9595 0.9132 AIC信息准则值 -0.6316残差平方和 0.4673 0.3352 SC信息准则值 -9.5854 2
进而我们得到VAR(1)模型的代数表达式,见公式(2)、(3):
(五)脉冲响应分析
为了研究方便,我们采用Combined Graphs(合成图)和None(不计算法)对LLY 、LNY进行脉冲响应分析,同时设定脉冲冲击作用的滞后期是10年。
图6 LNY、LLY对一个标准差新息的响应
图6(1)表示LLY对一个标准差新息的响应。LLY在受到单位冲击后立刻产生反应,呈现逐渐下降趋势,说明LLY对自身的新息过程比较敏感,总体表现正响应波动。LLY对LNY的一个标准差冲击在初始期呈现零响应,之后逐渐上升,说明LLY对LNY呈现正响应。
图6 (2)表示LNY对一个标准差新息的响应。LNY对其自身的新息过程是一开始则到达最高点,之后呈现下降趋势,表现为正响应波动。LNY对于LLY标准差的扰动一开始则达到最低点,之后逐渐上升,总体表现为正响应。
(六)格兰杰(Granger)因果关系检验
表4 是Granger因果关系检验结果,从表中可以看出:滞后期为1的情况下,可见LNY不是LLY的格兰杰成因的原假设接受,说明LNY不是LLY的格兰杰成因;LLY不是LNY的格兰杰成因的原假设接受,说明LLY不是LNY的格兰杰成因;通过Granger检验表明LLY和LNY之间不存在相互影响关系。
表4 Granger因果关系检验结果
四、结论与建议
通过分析检验2001—2015年韶山市旅游收入(LY)和农业产值(NY)之间关系,结果表明:(1)LY和NY序列存在非平稳性,LLY和LNY序列非平稳性不显著,其一阶差分DLY、DLNY即LLY、LNY则存在平稳性,从而可建立VAR模型进行脉冲响应分析。(2)在脉冲响应分析方面,LNY对LLY具有正响应,LLY对LNY存在正响应,说明韶山市旅游发展对农业发展的正面影响,韶山市农业发展对旅游发展的同样存在正面影响。(3)通过格兰杰因果关系检验,在滞后期为1的情况下,LLY和LNY之间不存在相互影响,即LNY不是LLY的格兰杰成因,LLY不是LNY的格兰杰成因,说明韶山市旅游发展和农业发展融合不明显。
基于韶山市红色旅游发展与当地农业发展关系,提出以下建议:应大力发展农业观光园和农业科技园,开发韶山市农业特色产品,推出主席系列铜像、工艺品、祖田米、毛家食品、毛公酒、月饼、灯芯糕、棕叶现场编织的手工小工艺品等带“农”字号的毛家系列旅游产品,将农业产品包装成旅游产品,结合“红色旅游+现代农业+餐饮服务业+食品加工+品牌输出”模式和“红色旅游+种养业+环保业+园艺业”模式,从而实现韶山市红色旅游发展与现代农业的融合发展。
[1] 梁永国,李少云.基于协整分析的旅游与文化产业互动研究——以秦皇岛市为例[J].当代经济,2013(13):132-134.
[2] 朱桃杏,陆军,朱正国.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[J].铁道运输与经济,2015(7):54-60.
[3] 赵爱华.辽宁省旅游收入、旅游消费与第三产业产值之间的互动关系研究——基于 VAR模型[J].中国市场,2015(52):206-210.
[4] 陈志成,刘玉兰,秦绍娟.云南省旅游收入与第三产业、居民消费的关系——基于VAR模型的实证研究[J].经济师,2015(7):163-164,175.
[5] 孙大岩.中国旅游经济影响因素分析——基于VAR模型和方差分解的实证分析[J].重庆三峡学院学报,2016(6):74-80.
[6] 易丹辉.数量分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2002.
(责任编辑:李朝平)
A Granger Cause Analysis of the Relationship Between the Red Tourism and the Agriculture Development in Shaoshan City
XIANG Yanping
(Tourism Department, Hunan Women’s University, Changsha, Hunan 410004, China)
The paper makes the impulse response and Granger Cause about the relationships between LY and NY based on the VAR from 2001 to 2015 of Shaoshan City. The results show that there is instability in both LY and NY series, while the instability in LLY and LNY series are insignificant, in which the first order difference DLLY and DLNY shows that LLY and LNY is stable which in turn can establish the VAR model. Through the impulse response analysis, there is a positive response of LLY to LNY and so as LNY to LLY. Through the Granger Cause analysis, in the lag of 1 case, there is no mutual influence between LLY and LNY, i.e., LLY and LNY are not the Granger Cause for each other, which suggests that the tourism and the industry in Shaoshan are not co-developed.
tourism income; agriculture output; impulse response; Granger Cause analysis
F590.1
A
1009-8135(2017)03-0029-05
2017-04-02
向延平(1973—)男,湖南绥宁人,湖南女子学院旅游系教授,博士后,硕士生导师,主要研究区域经济。
湖南省社会科学基金项目“韶山红色旅游融合发展研究”(15YBA209);湖南省教育厅资助科研项目“韶山红色旅游融合发展博弈研究”(15C0704)阶段性成果