基于VAR模型的重庆市城市化与旅游业相互关系研究

摘要：文章基于2001—2019年重庆市城市化和旅游业发展水平的相关数据，通过构建VAR模型实证研究二者之间的关系。结果表明：在因果关系上，重庆市城市化是旅游业发展的原因;在动态关系上，重庆市旅游业和城市化的发展均受自身和对方冲击的影响，且这些影响在长期内会趋于稳定。

关键词：VAR模型;重庆市;城市化;旅游业

引言

近年来，随着旅游业的快速发展，重庆市已经成为了国内热门的旅游城市之一，2020年旅游产业实现增加值979.18亿元，全市接待过夜游客6441.48萬人次。同时，重庆市的城市化也得到了突飞猛进的发展。目前，重庆市旅游城市化的特征尤其明显，城市化水平的高低对旅游业的发展非常重要。因此，研究重庆市城市化与旅游业的相互关系是十分必要的，不仅有利于制定合理科学的旅游发展政策，提升重庆旅游城市的竞争力，而且可促进其旅游业的可持续发展。

一、变量、模型及数据来源

VAR模型也称为向量自回归模型，该模型常用于分析和预测多个相关经济指标。本文采用VAR模型研究重庆市城市化与旅游业发展之间的关系，以旅游总收入（T）反映重庆市旅游发展情况，用城市化率（U）反映重庆市的城市化发展水平。本文选取的数据来源于重庆市的历年统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报。

二、实证分析

（一）ADF平稳性检验

为了避免出现“伪回归”问题，在建立VAR模型之前，需要进行平稳性检验。只有平稳序列才能构建VAR模型，进行回归分析。本文采用常用的ADF单位根检验来检验序列的平稳性。由表1可知，旅游总收入（T）与城市化率（U）的原序列数据不平稳，取对数之后，两个序列均在0.05的显著性水平下通过平稳性检验，在此基础上进行下一步研究。

（二）VAR模型滞后期数的确定

ADF平稳性检验之后，还需确定最佳滞后期数。最佳滞后期数的选择是建立VAR模型的关键，滞后期数过大或者过小，都会对模型产生很大的影响，最终使得实证分析的结果出现问题。因此，滞后期数的选择尤其重要。由表2可知，LR、FPE、AIC、SC、HQ都指向二阶滞后期，根据“多数原则”建立VAR（2）模型，并对其进行后续研究。

（三）特征根检验

建立VAR模型以后，需要对模型进行稳定性检验。如果模型不稳定，则不能进行后续的研究，需要重新构建新的模型。本文采用AR根的方法来进行检验，结果（图1）显示VAR模型估计的所有特征根都小于1且都落在在单位圆内，这表明该模型通过了平稳性检验，且模型是有效的。

（四）格兰杰因果检验

格兰杰因果关系是用来检验某个变量的所有滞后项是否对其他变量的当期值存在影响。由表3可知，在5%的显著水平下，LNU是LNT的granger原因，也就是说重庆城市化发展是旅游业发展的原因，重庆城市化发展能促进其旅游收入的增加;而在相同的显著水平下，LNT却不是LNU的granger原因，也就是说重庆旅游业的发展不是其城市化率不断上升的原因。但由于P值为0.2846，说明有71.54%的概率认为重庆市旅游业的发展能够促进城市化的发展。

（五）脉冲响应函数

脉冲响应函数可以比较全面的描述各个变量之间的动态影响，即它反应的是当一个变量发生变化时，对其他变量产生的影响。

如图（2）所示：第一，旅游业前期受自身冲击影响较大，随后冲击大幅下降，但总体上仍有一定影响;旅游业发展初期，会吸引各种投资，快速发展，但随着旅游各方面日趋成熟，这种对自身发展的拉动力会大大减弱。第二，旅游业对城市化有一定冲击，前期上升趋势比较明显，第4期达到最大值，之后冲击影响保持在一定水平上。第三，旅游业受到来自城市化的冲击，前2期冲击不断上升，第2期达到最大值，然后基本上趋于平稳。第四，城市化受到自身的影响比较小，基本上维持在一定的水平上。

三、结论

通过上述实证分析，可以得出以下结论：第一，在因果关系上，实证结果显示，重庆城市化发展是其旅游业发展的原因，而重庆旅游业的发展不是其城市化率不断上升的原因，但在一定程度上重庆市旅游业的发展能够促进其城市化的发展。第二，在动态关系上，脉冲响应函数结果显示，重庆市旅游业和城市化的发展均受自身和对方冲击的影响，且这些影响在长期内会趋于稳定。

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作者简介

朱卫（1996年9月—），女，汉族，籍贯：四川泸州，硕士研究生，研究方向：旅游公共管理，西华师范大学。