旅游产业对区域经济增长的动力效应研究——基于地级市面板数据VAR脉冲响应分析

(安顺学院旅游学院，贵州 安顺561000)

随着全球旅游的深度发展，旅游正在全面而广泛地改变着人类的生产生活方式。据联合国世界旅游组织(UNWTO)报告，2017年世界旅游目的地共接待了13.23亿国际游客，全球国际旅游人数已经实现了连续八年增长,中国以2580亿美元的旅游花费高居世界第一[1]。2016年全球旅游总收入达5.17万亿美元，约占全球GDP 的7.0%[2]。旅游消费越来越强大，旅游对旅游接待地(目的地)的经济增长贡献度越来越高，游客成了各地的“上帝”。旅游对增加社区居民的收入和消除居民贫困的作用是不容质疑的。联合国世界旅游组织(UNWTO)一直致力于通过发展旅游消除贫困。

文章按以下结构展开论述：第一部分是旅游与区域经济关系的文献回顾；第二部分是样本与变量；第三部分是模型设定；第四部分是实证计量分析；第五部分是结论与政策建议。

一、文献回顾

旅游者在旅游目的地的购买与消费行为为旅游目的地的经济做出了贡献；旅游者的支出以收入的形式成为旅游目的地经济统计的组成部分。国际入境旅游消费甚至已经成为某些国家——如泰国、斐济等的重要国民经济收入来源。随着旅游业在国民经济中的比重越来越高，旅游经济地位越来越重，二十一世纪初出现了大量研究旅游与区域经济关系的文章，从研究的区域范围来看，可分为国家层面和国内的地区层面；从研究的结果来看，得出了旅游与经济之间可能的所有关系组合，即旅游导致经济增长、经济驱动旅游增长、旅游与经济相互作用以及旅游与经济无作用关系；从计量方法来看，研究者主要采用了某一区域的时间序列计量分析和多区域面板数据向量自回归计量分析两种方法。

国际上，Ghali以夏威夷为例[3]、Parrilla 等以西班牙为例[4]、Schubert 等以安提瓜和巴布达为例[5]、Eeckels 等以希腊为例[6]，研究结果支持了“旅游引致经济增长”的观点。Narayan以斐济为例[7]、Chi-Ok Oh以韩国为例[8]，研究结果则支持了“国家经济增长刺激旅游发展”的观点。此外，Chatziantoniou 等以地中海欧洲国家为例[9]、Ivanov 和 Webster运用全球174个国家2000年至2010的数据为例[10]，采用面板数据回归分析，发现不同国家或国家分组的实证结果分别支持了上述两种截然相反的观点，并发现有的样本组国家显示出旅游与经济之间无显著因果关系。

国内学者同样对旅游与经济增长的关系给予了极大的关注并进行了深入研究。这些研究方法和结论基本与国际学术界一致，有的学者采用了全球国家一定时期的面板数据，有的学者采用了中国省级面板数据进行实证检验。刘春济和冯学钢根据中国入境旅游客源市场细分，分析了不同的入境客源市场的旅游对中国经济影响的效果差异，由此建议国内不同的旅游接待地应针对不同的入境旅游经济效果制订旅游产业发展政策和市场开发思路[11]。瞿华利用1997年至2012年我国28个省(市、区)的面板数据，直接回归分析了入境旅游与经济增长的关系[12]。此外，还有一类文章以我国某个省(区)为实证对象，具体研究了该省(区)的入境旅游对省级经济增长的贡献度和影响水平，如张占涛等以山东为例进行了研究[13]、孟祥伟和金浩实证研究了河北省旅游发展与区域经济增长的关系[14]。

虽然我国的旅游业发展势头强劲，但是针对旅游与区域经济增长关系的研究成果偏重于全国省级层面或者某一省(区)，研究层次也只限于单一对象的多变量时间序列分析或者省级层面的格兰杰因果分析，一方面忽视了我国地方政府行政管辖权力划分和行使力度特征，以及我国地级市区域旅游资源禀赋和发展差异特征，导致现有的具体研究结论不能用于任何一个地级市区域；另一方面忽视了我国蓬勃发展的国内旅游市场，而我国的国内旅游市场对于各个旅游目的地而言，同样是一种重要的跨区域服务贸易，对各旅游目的地的经济发展起到了重要的作用。文章选取我国146个地级市行政区域为实证对象，利用2003—2013年数据，采用面板数据自回归脉冲响应函数分析方法进行研究，寻找旅游与经济增长之间的因果关系和脉冲响应程度，从而提出政策建议。

二、样本与变量

1.选取样本

中华人民共和国民政部颁发的《中华人民共和国行政区划简册(2018)》显示：截至2018年1月1日，我国共有294个地级市[15]。基于统计数据的完整性，文章选取146个地级市行政区组成研究的全样本。各地级市的变量数据选取2003—2013年时段，数据全部来源于《中国统计年鉴》(1998—2014)和《中国旅游统计年鉴》，并使用了CEIC数据库(CEIC数据库由环亚经济数据有限公司(简称CEIC)建立并维护)。

2.样本分组

我国地级市行政区资源禀赋和发展现状差异显著，采用聚类分析有利于发现相似类型样本的共同规律，减少样本异质性偏误，提高分析结果的可信度。文章参照中华人民共和国国家统计局的全国居民五等份收入分组的收入水平[16]，根据2015年各地级市人均国内生产总值水平，将人均GDP小于16000元的地级市行政区认定为低发展水平；人均GDP在16000-45000元为中等偏下发展水平；人均GDP在 45000-70000元为中等发展水平；人均GDP在70000元以上为高发展水平。高发展水平地级市35个(D1组)，中等发展水平地级市49个(D2组)，中等偏下发展水平地级市62个(D3组)。

3.变量设定

文章以地级市行政区的人均国内生产总值增长率(GDPPCGR)为经济增长指标变量，以地级市行政区入境旅游收入增长率(INTRCPGR)、国内旅游收入增长率(DOMRGR)为旅游发展指标变量。实证计量运算使用 Stata/Se14.0 软件，面板格兰杰因果检验和脉冲响应函数分析使用连玉君教授的程序包“pvar2”①。

三、模型设定

现有研究发现，旅游与旅游目的地经济增长的关系较复杂，不同的旅游目的地，以及同一旅游目的地的不同发展阶段，旅游与经济之间的相互影响关系和影响强度都不一样。影响旅游发展和经济增长的因素多样且各异，如果简单地设计旅游与经济增长的回归分析模型，存在严重的内生性、遗漏变量和异方差性等计量经济分析问题。基于研究工具服务于研究目的，以及本研究所利用的面板数据特征，文章采用面板数据向量自回归方法(VAR，以下均使用该英文缩写单词)。面板数据向量自回归方法源自时间序列自回归模型(AR(p))。如果研究的问题涉及两个以上的时间序列变量，这些变量的内生性问题在单一回归模型设定中会严重影响估计量的一致性和有效性时。Sims发现，将每个变量的AR(p)联合起来设定为一个联立方程组，即向量自回归模型设定能够很好地保障估计的一致性和有效性。面板数据向量自回归模型研究方法是时间序列数据向量自回归模型的一个延伸[17]。

两变量面板数据一阶自回归模型的缩减函数形式如下：

zit=α0+α1zit+et，

(1)

其中，zit={yit,xit}，yit代表GDPPC或者GDPPCGR变量，xit代表INTRCPGR、INTARRGR、DOMRGR、DOMPOPGR这四个变量之一，α0和α1是变量的系数向量。由此，(1)式可写一个联立方程式：

yit=α0+α11yit-1+α21xit-1+eit

(2)

xit=α1+α21xit-1+α22yit-1+eit

(3)

由(2)式和(3)式组成的联立方程就把系统中的所有变量都作为内生变量处理。这个联立方程式就是两变量面板数据一阶向量自回归模型设定。VAR模型分析主要是脉冲响应函数分析和方差分解分析。文章集中于旅游和经济增长的脉冲响应函数分析，探寻二者之间的影响关系和影响程度。

四、实证计量分析

由于本文的主要研究目的在于探究区域旅游发展与经济增长的因果关系及影响机理，所以需要对面板数据进行序列平稳性检验，采用面板单位根检验，在此基础上，进一步进行格兰杰因果检验，利用面板数据向量自回归模型(PanelVAR)实施脉冲响应函数分析。

1.滞后阶数的确定

向量自回归模型的滞后阶数直接影响变量之间各种关系的状态和结果。

Schwert给出了两种滞后阶数估算公式[18]，如下式

l4=int[4(T/100)1/4]

或者l12=int[12(T/100)1/4]

其中，int表示对计算结果取整数。文章中，T=11，计算得：l4=2,l12=7。计量软件运行中采取AIC准则，自动选择滞后阶数的检验显示滞后阶数均小于1，考虑到本研究的时间只有11年，实证计量分析时选取滞后阶数为1。

2.面板单位根检验

时间序列变量的计量经济分析要求数据具有平稳性。面板单位根检验是对数据平稳性进行检验的一种方法。地级市行政区人均国内生产总值增长率(GDPPCGR)、入境旅游收入增长率(INTRCPGR)、国内旅游收入增长率(DOMRGR)的LLC检验、IPS检验和Hadri检验结果如表1所示。Stata14/Se中，LLC检验的原假设是“面板含有单位根”，备择假设是“面板是平稳的”；IPS检验的原假设为“所有的面板含有单位根”，备择假设是“一些面板是平稳的”；Hadri检验的原假设为“所有面板是平稳的”，备择假设是“一些面板包含单位根”。方括号内的数值是原假设的显著性水平，即接受原假设的概率，通常有1%显著、5%显著和10%显著，若该值在0.1以上，则接受原假设。通常情况下，只有单位根结果都拒绝数据平稳性时假设时，才能认定该数据的非平稳性状态。

检验结果显示：人均国内生产总值增长率(GDPPCGR)、入境旅游收入增长率(INTRCPGR)和国内旅游收入增长率面板数据均平稳，即可以利用入境旅游收入增长率(INTRCPGR)、国内旅游收入增长率(DOMRGR)和地级市人均国内生产总值(GDPPCGR)进行旅游与经济增长之间关系的格兰杰因果检验，以及旅游与经济增长的脉冲响应函数分析。

表1 面板单位根检验

3.面板格兰杰因果检验

格兰杰因果检验用来判断经济变量之间是否存在单向或双向因果关系，实际应用中应该注意遗漏变量或者滞后阶数选择等导致因果关系判断失真。表2呈现了各样本组人均国内生产总值增长率(GDPPCGR)与入境旅游收入增长率(INTRCPGR)、国内旅游收入增长率(DOMRGR)之间的面板数据格兰杰因果关系检验结果。

表2 三变量格兰杰因果检验

(注：p值后面标注的“*”表示显著性水平，“***”表示1%显著，“**”表示5%显著，“*”表示10%显著)

面板格兰杰因果检验结果表明：高发展水平地级行政区入境旅游与经济增长之间互为格兰杰原因，国内旅游是经济增长的格兰杰原因；中等发展水平地级行政区入境旅游与经济增长互为格兰杰因果，而其经济增长是国内旅游发展的格兰杰原因；中等偏下发展水平地级行政区入境旅游是经济增长的格兰杰原因，国内旅游与经济增长互为格兰杰原因。由此证实，各地区发展入境旅游能促进区域经济增长，而不同发展水平地区，国内旅游对经济增长的促进效应并不一样，中等发展水平地区的国内旅游促进经济增长的实证证据不充分。

4.脉冲响应函数及动力效应分析

面板数据向量自回归模型采用脉冲响应函数分析能够较好地发现一个变量的某个时点的变化会给另一个变量产生多大的影响，这种影响强度有多大。Fig1—Fig4分别给出了全样本、高发展水平地级市样本、中等发展水平地级市样本和中等偏下发展水平地级市样本的人均国内生产总值增长率(GDPPCGR)、入境旅游收入增长率(INTRCPGR)、国内旅游收入增长率(DOMRGR)的脉冲响应函数分析，体现了一个变量在当期发生一个标准冲击时，其他变量的影响轨迹，追溯20期。

如Fig2所示，发达地区的入境旅游和国内旅游在当期发生一个标准冲击时，该区域的经济增长率只有一期的显著响应，随后快速平稳，入境旅游的脉冲响应时期更短更剧烈；发达地区的经济增长对入境旅游的冲击效应大于国内旅游的冲击效应，主要是由于发达地区在国际上的经济、社会影响力，以及文化吸引力、信息开放度都高，基础设施和服务水平都较高。发达地区已经处于区域经济循环累积增长的良性发展阶段，且经济体量大、产业门类较齐全，旅游对发达地区经济的贡献度较小。

Fig1 全样本脉冲响应

Fig2 发达地级市样本脉冲响应

Fig3 中等发展水平地级市样本脉冲响应

如Fig4 所示，中等偏下发展水平地区入境旅游在初期对区域经济增长产生负向影响，经济增长引致入境旅游成长显著，在第三期达到一个峰值；国内旅游与经济增长的相互作用关系显著，国内旅游产生一个标准冲击，对经济增长的正向影响能延伸到第四期，中间还有一个短暂稳定期；经济增长驱动该类区域的国内旅游缓慢向上延伸到第三期。

总体上，四组脉冲响应函数分析图能直观感知：全样本组和各子样本组的脉冲响应关系并不一样，这也符合各地级市区域资源禀赋、经济社会发展水平以及政策存在显著差异的现实；全样本与中等偏下发展水平样本组的脉冲响应关系高度近似，一方面中等偏下发展水平地级市占总样本的比重较大(43.15%),另一方面体现了我国整体上处理发展中水平的现状；旅游与经济的脉冲响应周期较短，没有表现出较长期的影响关系。

Fig4 中等偏下发展水平地级市脉冲响应

五、结论

我国国内区域之间发展很不平衡，各地区所处的发展阶段和区域内产业结构各不相同，供给与需求的区域差异、旅游休闲偏好的增强都为区域旅游发展提供了机遇。入境旅游与国内旅游消费在不同的地级市区域对经济增长的影响不同；各地级市经济对旅游产业的依赖程度也不一样。我国的区域资源禀赋、历史发展路径及各地区的区位结构存在显著差异，无论是全国统一的产业政策还是按四大区域分类的产业政策都不能有效指导各区域的产业发展和经济增长。

发达地区旅游产业的经济增长动力效应不显著，经济增长对旅游发展的驱动作用不稳定、强度小。发达地区具有强的要素集聚红利，经济增长动力机制已经形成。政府只要维护公平、法制的市场经济环境，加强区域生态环境治理和调节社会收入差距，经济发展交给市场。

中等发展水平地区入境旅游的经济增长动力效应显著，应该重点发展入境旅游，将本区域建设成为发达地区入境旅游的延伸区和中等偏下发展水平区域入境旅游的中转站。该类型地区要引导区域经济转型，将成长型产业做大做强，提高投入产出效率。中等偏下发展水平是我国经济发展的主导现状，这类区域多分布在中西部地区，环境治理约束和历史发展水平不足等约束形成了该类区域的后发劣势。旅游产业是后发区域的优势主导产业，在硬件设施投资周期长、资金约束下，后发区域可先从旅游消费软环境方面加强治理和改进，优先发展国内旅游，积极开发和培育国内旅游市场，减少旅游漏损，提高旅游投资效率，实现以旅游促进经济增长，以经济增长驱动旅游发展的良性循环。

注 释：

①面板格兰杰因果检验和脉冲响应函数分析使用了连玉君教授的程序包“pvar2”，谨表示真诚的感谢。