基于VAR模型的旅游业发展、产业结构升级与经济增长关系研究

翁钢民 杨晓晴

(燕山大学 文法学院，河北 秦皇岛 066004)

2017年我国国内游客达50亿人次，仅国内旅游收入就达到4.5万亿，占国内生产总值5.5%，旅游业在国民经济中的地位日益突出。同时，旅游业因其产业链长、行业关联度广的特点，在推动我国产业升级过程中同样发挥了重要作用。伴随着全民休闲时代的到来，乡村旅游、生态旅游等各种新型旅游迅速兴起，旅游业在促进产业结构优化、推动经济增长的过程中势必会扮演更加重要的角色。因此，研究这三者之间的互动关系，无论对旅游业的良性发展还是经济的持续增长，均具有重要意义。

一、文献综述

目前，学者们关于旅游业发展、产业结构升级和经济增长三者关系的研究主要集中在以下几方面：

(一)旅游业发展和经济增长二者的关系

目前，学界对于二者关系的看法较为一致，即旅游业发展能够促进经济增长，但关注的重点有所差别。许毅等从旅游业的乘数效应出发，指出旅游业1元的直接收入能够为相关产业带来4.3倍的乘数效应，能够推动经济的快速增长[1]；赵磊等从旅游消费的角度出发，通过VAR模型实证分析了国内旅游消费和经济增长的关系，结果表明二者之间存在长期协整关系[2]；王新越等以山东省为研究对象，研究发现旅游经济贡献率高的城市对山东省整体经济的推动作用更为明显[3]。

(二)旅游业发展与产业结构升级的关系

程敏等利用灰色关联度分析了旅游业与三大产业的关系，发现旅游业与第三产业的关系最为密切，而格兰杰因果检验的结果表明旅游业发展能够推动产业结构的高级化[4]；麻学锋认为旅游业发展通过产业关联效应和第三产业的扩散效应推动了人均GDP的增长[5]；柴寿升等以青岛为例，发现旅游业的发展对区域产业结构的升级发挥了积极作用，但受到旅游业供给、旅游需求和旅游外商投资等因素的影响[6]。

(三)产业结构升级与经济增长的关系

产业结构升级与经济增长之间的作用机制较为复杂。董黎辉等认为产业结构升级通过技术进步、资本积累和劳动力素质提高等方式推动区域经济增长[7]；黄茂兴认为技术选择和资本深化在产业结构推动经济增长的过程中发挥了中介作用[8]。段文斌等认为经济增长在一定程度上依赖于产业结构的变化，但同时产业结构升级受到国内需求结构变化的影响[9]。

综上，现有文献大多孤立地研究旅游业发展与产业结构升级、经济增长的关系，多集中于旅游业发展对二者的单向作用机制，忽视了产业结构在旅游业发展促进经济增长过程中发挥的中介作用以及产业结构和经济增长对旅游业发展的反向作用。因此，本文基于VAR模型来探讨旅游业发展、产业结构升级和经济增长三者之间的动态关系。

二、模型构建、指标选取与数据来源

(一)VAR模型构建

Sims在1980年提出矢量自回归模型(VAR),其将每一个外生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型。该模型具有不提前设定解释变量与被解释变量的优势，可以很好地分析变量间的动态关系[10]。其基本模型如下：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt

其中Yt是包括旅游业发展、产业结构升级和经济增长这3个变量的列向量；p表示内生变量的滞后阶数；A1,…,Ap表示相应的相关系数矩阵；εt表示扰动向量[11]。

(二)指标选取

指标共涉及三个核心变量，即旅游业发展、产业结构升级和经济增长。

1.旅游业发展指标

本文借鉴国外学者Adamou和国内学者赵磊的做法，采用旅游专业化(Tourism Specialization)作为衡量旅游业发展水平的指标，具体测算方式为旅游总收入与GDP的比例[12,13]。

2.产业结构升级指标

产业结构升级的重要标志是第三产业的比重逐渐提高，同时第一产业的比重逐渐降低。本文采用陈建奇等的做法[14]，构建了产业结构高级化指标：IND=Y1*1+Y2*2+Y3*3。其中，Y1、Y2、Y3分别为第一产业、第二产业、第三产业比重，IND越接近3，表明产业结构越高级。

3.经济增长指标

关于经济增长指标，本文选取了学界较为公认的指标，即人均GDP。

为避免在实证分析中可能出现的异方差，对旅游业发展、产业结构升级和经济增长三个变量取其自然对数，分别记为lnly、lncy和lngdp。

(三)数据来源

本文以我国1992—2017年的宏观数据为基础进行实证分析，数据均来源于1993—2018年的《中国统计年鉴》，在实证分析中主要运用了Eviews7.2统计软件。

三、实证分析

(一)平稳性检验

在VAR建模之前，需要对各变量的平稳性进行检验，以便防止伪回归和异方差的出现。本文运用ADF单位根检验来判断变量lnly、lncy和lngdp的平稳性。若ADF统计量的绝对值大于临界值的绝对值，则表示在该显著水平下拒绝存在单位根的假设，即认为该变量为平稳变量。由表1可知，变量lnly和lngdp在1%显著水平下拒绝了存在单位根的假设，而变量lncy在10%显著水平下拒绝了存在单位根的假设，因此这三个变量均为平稳序列，可以进行下文的分析。

(二)模型最优滞后期

在建立VAR模型后，为了使模型估计的结果更加准确，必须确定模型的最优滞后期。在确定滞后期时，模型的滞后期越大越能反映模型的动态特征，但同时会导致模型中的待估参数越多，使得模型的响应度大大降低，同时不同的滞后期会导致模型的估计结果相去甚远。因此，既要使得模型的滞后期足够大，又要考虑模型的自由度。本文依据LR、AIC、SC、HQ最优准则确定模型最优滞后期，检验结果见表2。各评价准则下模型的最优滞后期均为2，因此本文建立VAR(2)模型。

表1 各变量单位根检验结果

表2 VAR模型最优滞后期检验结果

(三)格兰杰因果关系检验

因果检验的目的是为了确保模型建立是有意义的，如果模型中某一变量的滞后值对其他变量没有显著影响，那么该VAR模型则没有意义。本文利用Granger因果检验对三个变量的因果关系进行检验，检验结果见表3。由表3可知，在滞后1期时，旅游业发展和经济增长在5%显著水平下互为因果关系，即旅游业发展能够促进经济增长，同时经济增长会带动旅游业发展；旅游业发展是产业结构升级的格兰杰原因，即旅游业发展能够推动产业结构升级，但产业结构升级并不能带动旅游业发展。在滞后2期时，产业结构升级是经济增长的格兰杰原因，即产业结构升级能够推动经济增长，但经济增长对产业结构升级不具有反作用。

表3 旅游业发展、产业结构升级和经济增长的因果关系检验

(四)模型稳定性检验

为了确保后续的脉冲响应和方差分解有意义，本文运用AR特征根对模型的稳定性进行检验。若所有特征根倒数的模均小于1(即位于单位圆内)，则模型平稳；否则需要对模型进行重新设定。对于滞后长度为M且有K个内生变量的VAR模型，有M×K个特征根。本文中6个特征根倒数的模均小于1(如图1所示)，因此，本文建立的VAR(2)模型是稳定的。

图1 模型稳定性检验图

(五)脉冲响应与方差分解分析

在上文分析的基础上，笔者利用脉冲响应和方差分解探究旅游业发展、产业结构升级和经济增长三者之间的动态关系。

1.脉冲响应函数

脉冲响应函数是指模型中的一个内生变量受到其他变量标准差大小的冲击后产生的响应，它能够比较全面地反映一个变量变化对另一个变量的全部影响过程。本文利用脉冲响应函数分析旅游业发展、产业结构升级和经济增长同时受到这3个变量冲击后产生的响应，各变量脉冲响应结果分别见图2、图3、图4。

图2 lngdp对各变量的脉冲响应函数图

图3 lncy对各变量的脉冲响应函数图

图4 lnly对各变量的脉冲响应函数图

由图2可知，lngdp对自身的冲击从第1期开始便呈现出逐渐增强的正向响应，这种正向响应在第4期之后趋于稳定；lngdp对lncy的冲击在前4期呈现出负向响应，但在第5期之后便呈现出迅速增强的正向响应；而lngdp对lnly的冲击却一直表现出负向响应，这与现有理论相悖。上述分析表明：经济发展对自身呈现出“马太效应”；而产业结构升级对经济增长的推动作用在第4期之后才能显现出来。

从图3来看，lncy对自身冲击在前5期表现出较为强烈的正向响应，但在第6期之后响应为负；lncy对lngdp的冲击呈现出缓慢增长的正向冲击，这表明经济增长能够反过来推动产业结构升级；lncy对lnly的冲击在前6期呈现出倒U形的正向冲击，这表明旅游业发展在短期内是有利于产业结构升级的，但从第7期开始，这种响应为负，原因可能是随着旅游业的深入发展，类似于采摘、农家乐等生态旅游对第一产业的发展起到了推动作用，从而促使产业结构发生逆转。结合上文lngdp对lncy的冲击呈现出正向响应，同时lncy对lnly的冲击也呈现出正向响应，由此可见，旅游业发展可以通过推动产业结构间接推动经济增长。

从图4来看，lnly对自身的冲击的响应呈现出逐渐下降的趋势，并且这种响应在第7期之后变为负；lnly对lngdp冲击的响应呈现出逐渐增长的趋势，这种响应在前4期为负，在第5期之后变为正向响应，表明从长期来看，经济发展是有利于推动旅游业发展的；lnly对lncy冲击呈现出U形的响应，这种响应在第5期变为负且在第7期达到最小，之后开始回升，表明产业结构升级在短期内是有利于促进旅游业发展的。

2.方差分解

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献率，进而评价不同冲击结构的贡献率。各变量方差分解结果见表4。

首先，从lnly与各变量之间的方差分解关系来看，lnly对自身波动的贡献率始终占据主导地位，但其主导地位呈现逐渐下降的态势，由第1期的87%下降到第10期的66%；lncy对lnly波动的贡献率呈现出逐渐递增的趋势，在前3期增速较快，在第7期之后基本维持在30%左右；而lngdp对lnly波动的贡献率始终未超过5%。

其次，从变量lncy的方差分解可知，Lncy对自身波动的贡献率处于逐渐递减的趋势，但一直维持在70%以上，处于主导地位；lnly和lngdp对lncy波动的贡献率处于递增趋势，lnly的贡献率在第10期达到了18%，而lngdp的贡献率在10期仅达到了9%，与经济增长相比，旅游业发展对产业结构升级有更大的影响。

最后，从lngdp的方差分解来看，排除自身因素的影响，lncy对lngdp波动的贡献率呈现出逐渐递增的态势，并最终维持在15%左右；但lnly对lngdp波动的贡献率呈现出先递增后递减的趋势，在6期贡献率达到最大，接近26%，之后下降到20%左右。总体而言，旅游业发展对经济增长的贡献率要超过产业结构升级的贡献率。

四、结论及建议

(一)结论

通过对我国旅游业发展、产业结构升级和经济增长三者关系的研究，得出以下结论：

1.格兰杰因果检验的结果表明：旅游业发展和经济增长能够相互促进；旅游业发展能够推动产业结构升级，但产业结构升级并不能带动旅游业发展；产业结构升级能够推动经济增长，但经济增长对产业结构升级不具有反作用。

2.脉冲响应的结果显示，旅游业对经济增长的推动作用需要借助产业结构升级才能实现；产业结构升级在短期内能够推动旅游业发展，这表明产业结构升级对旅游业发展具有“结构红利”。

3.方差分解的结果表明，旅游业发展对经济增长的贡献率要略大于产业结构升级的贡献率；产业结构升级对旅游业发展也具有较强的贡献率(与脉冲响应的结果一致)。

表4 各变量的方差分解表

(二)建议

一方面，政府要加强对旅游业的重视程度，充分发挥旅游业对经济增长的推动作用。具体而言，首先，政府要加强区域内基础设施的建设，尤其是交通基础设施，通过合理规划旅游路线，尽可能地缩短游客的时间成本，为旅游业发展提供“硬件”保障；其次，加强旅游业服务人员的培训，提高旅游业服务人员的综合素质，为旅游业发展提供“软件”保障；最后，各地方政府要因地制宜挖掘本区域的旅游特色，形成旅游业的“比较优势”。

另一方面，要进一步挖掘旅游业发展在推动产业结构升级方面的潜力。加强“旅游+X产业”的顶层设计，在发展旅游业过程中尽可能地通过延长产业链的方式，推动旅游业与相关的餐饮、文娱等行业的融合。此外，借助旅游业的发展实现对区域内资源的有机整合，形成产业与旅游的高度融合，提高旅游业拉动二次消费的能力，在实现产业结构升级的同时带动区域经济的增长。