基于VAR模型的入境旅游与国内城市环境质量关系研究

唐静　祝小林

随着中国快速的工业化、城镇化进程引发的环境污染现象日益凸显，我国国际旅游目的地形象己受到了以严重雾霾天气为代表的环境污染事件的影响，越来越多的入境游客在进行旅游决策时，将地区大气污染列为了重要的参考因素。在绿色发展理念背景下，本文基于时间序列数据研究最受外国游客青睐的十大旅游目的地的空气质量与入境游客量的关系，根据自2001年以来的数据建立VAR模型，在此基础上利用协整分析和Granger因果检验的方法，分析其长期均衡关系，利用脉冲响应函数和方差分解方法，对系统进行动态变化分析。研究结果表明，雾霾指数与入境客流量之间存在正相关关系，雾霾天气影响入境游客数量的增长，对入境游客选择旅游目的地有着显著的影响。因此，转变经济增长方式，改善空气质量，实现绿色发展，有助于提振入境旅游市场，树立中国旅游良好的国际形象。

引言

中国快速的工业化、城镇化进程引发的环境污染现象日益凸显，其中雾霾天气逐渐严重，呈现长时间、大范围、集中爆发的特点。进入21世纪以来，我国霾出现的日数明显增加，东部沿海大部分地区霾出现日数几乎都超过了100天。国内雾霾天气急速频发，己成为年度常态化气候，这极大程度上损害了旅游气候环境质量，不仅降低了旅游吸引物的观赏效果，同时对交通运输和人体健康不利，影响了旅游活动的开展。

据国家统计局统计（如图1所示），入境旅游的发展很容易受到国际国内重大事件的影响，例如，2003年的“非典”、2008年的金融危机以及城市雾霾频发等事件，使得入境旅游人数有所减少，一定程度上影响了入境旅游发展的进程。

基于此，本文研究的目的在于，明晰雾霾天气对入境旅游的影响机制，确定雾霾指数与入境游客量的相关性，最后以实证研究衡量雾霾天气对入境旅游的影响程度。尽管已有文献探讨过雾霾对旅游业的影响，但还没有比较具象的定量实证研究。为弥补这一空白，本文探讨国内旅游城市空气质量与入境旅游人数之间的长期均衡关系和动态变化情况。

一、实证分析与讨论

（一）指标选取与数据描述

本文选取了两组指标，一是反映雾霾指数的指标，二是反映入境旅游人数的指标。

1.雾霾指数

雾霾指数一般有“环境空气质量综合指数”和“空气质量达标天数比例”两种常用的衡量指标。根据实际情况，国内游客更倾向于通过网络掌握目的地的空气质量综合指数，而入境游游客通常会根据对目的地空气质量一个相对长期的评判做出出游决策，所以本文根据研究需要选取“空气质量达标天数比例”作为雾霾指数。

2.入境旅游人数指标

在以往的旅游需求研究中，旅游人數是最常用的变量，然后是旅游支出。本文选用北京接待的入境旅游人数进行统计分析。

（二）实证分析

本文首先对国内旅游城市空气质量与入境旅游人数进行相关性分析，建立VAR模型，对指标变量的平稳性进行单位根检验，在此基础上，利用协整检验的方法研究二者之间的长期均衡关系，并运用Granger因果检验研究二者之间的因果联系。最后，用脉冲响应函数和方差分解方法，分析它们之间的短期相互影响情况和程度。

（三）模型设定

向量自回归模型（VAR模型）通过采用联立方程的形式，对其内生变量的滞后期进行回归。本文利用VAR模型，将入境游客量和空气质量达标天数之间的关系表示如下。

Zt=C+A1Zt-1+A2Zt-2+…+ApZt-p+εt

其中，Zt是由2个内生变量组成的向量，即Zt=（Yt，Xt）;Yt，Xt依次表示入境旅游游客量和空气质量达标天数;εt为随机扰动项;p为滞后阶数。

（四）单位根检验

单位根检验（ADF）（见表1）通过对所考察的时间序列Xt做辅助回归，并检验原假设H0：ρ=0。经检验，ADF检验的P值为0.484 7，小于0.05，则拒绝原假设，说明序列是平稳的，再继续对该序列的一阶差分进行检验。单位根的t检验统计量的值为-2.967 780，比在10%显著性水平下的单位根检验的临界值要小，即拒绝原假设，表明该序列的一阶差分为平稳序列。

（五）协整关系检验

由表2可知，VAR模型应选择滞后阶数为1阶。确定滞后阶数后，本文采用Johansen协整检验方法，检验空气质量达标天数与入境游客数量指标之间的协整关系。由表3可知，空气质量达标天数与入境游客数量的对数序列间都存在长期稳定关系，而且它们都有唯一的标准化协整向量。

协整方程解释了旅游地空气质量和入境游客人数间的长期均衡关系，表4的结果说明当系统偏离长期均衡时，游地空气质量和入境游客人数都会向均衡水平调整，相比之下，入境游客数量的调整速度略快。

（六）Granger因果关系检验

Granger因果关系检验若存在下列关系式，则称Xt-1对t-1存在格兰杰非因果性。Granger因果关系检验结果如表4所示。

f （Yt /Yt-1， L， Xt-1， L）=f （Yt /Yt-1， L）

由此可以得出结论，21世纪以来，随着中国入境旅游业的发展，接待游客量整体趋势是向上发展的，但能看出游客对空气质量感知存在间接有限性，入境游客在做出旅游决策时，更多的是受到一些媒体传播信息的影响，一些被媒体广泛披露的城市是受雾霾影响最严重的城市。

（七）脉冲响应函数分析

经检验，VAR 模型的全部根的倒数值都小于1，表明VAR 模型的结构是稳定的，并得到的脉冲响应函数图，如图2所示。横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：年），纵轴表示入境旅游人数的变化程度;实线表示脉冲响应函数，代表了旅游人数对相应变量的冲击的反应;虚线表示正负两倍标准差偏离带。

雾霾天气会给北京的入境旅游市场产生持续显著影响，短期内有较大的波动，长期则趋向平稳。

（八）方差分解

图3分别为雾霾天气冲击对入境旅游人数变化的贡献程度。横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：年），纵轴表示各内生变量对旅游需求的贡献率（单位：%）。可见，雾霾天气自身变化对入境旅游市场的影响比较大。

二、结论与政策建议

文章对雾霾天气指数与国内入境旅游的主要城市北京的入境旅游人数进行相关性分析，得出雾霾指数与入境游客量两者呈正相关。其次，把雾霾指数纳入到入境游客量主要影响因素中，利用最小二乘法构建了关于雾霾指数的入境旅游人数的数学模型，该模型较为科学地得出了雾霾天气对旅游城市入境旅游人数的影响系数。

根据上述研究发现，为促进地方入境旅游市场的持续健康发展，本文提出以下建议。

第一，理念层次。倡导生态文明理念，提倡绿色生产方式，政府与相关企业加大生态建设和保护力度，大力发展绿色生态经济，加大旅游开发中的生态补偿机制。

第二，实践操作层面。城市要加强环境治理，推动城市治霾，积极回应负面信息，通过多途径的正面宣传治理成果，树立积极正面的形象;并加强对公众媒体的监管力度，督促媒体对现实环境问题进行如实报道。

本研究的不足在于研究的范围较小，除北京以外，国内雾霾频发区还包括华东地区、华中地區部分省市及西安、四川等地。而文章仅以北京地区为例进行实证研兖，研究范围显得略窄。在今后的研究中，应引入华东等地区进行横向对比，找出雾霾天气对各区域入境客流量的影咱差异，及雾霾背景下入境旅游者在各区域移动行为、偏好行为、消费行为上的不同，以便形成更为完整、系统的研究。

（作者单位：中南财经政法大学工商管理学院）