海南旅游业对新型城镇化发展的影响分析

2022-01-03汪海飞

当代旅游 2021年15期

汪海飞

三亚学院财经学院，海南三亚 572022

引言

改革开放助推了我国城镇化的发展，改革开放支出我国城镇人口占总人口比重仅为17.92%，2019年达到60.6%。在城镇化推进过程中，城镇人口密度、第二三产业从业人员数量、城镇居民人均可支配收入、城市基础设施覆盖率不断提升，推动了我国经济的发展和现代化的实现。但早期城镇化过度追求数量而忽视质量，由此我国提出要建设中国特色新型城镇化，促进我国城镇化由追求速度向追求质量转变[1]。2021年，两会政府工作报告中指出，要深入推进新型城镇化战略，提升城镇化发展质量。而旅游业作为无烟产业和朝阳产业，产业发展的经济带动作用明显，产业规模的提升对提升区域经济发展水平、助力新型城镇化建设意义重大。

一海南省旅游业和新型城镇化发展现状

2010年，国务院发布《国务院关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》，计划将海南省建设成为世界一流海岛休闲度假旅游胜地，海南省国际旅游岛建设步入正轨并推动海南省旅游业发展。截至2019年底，海南省接待游客总人数为8311.2万人次，比2018年增加683.81万人次，增幅达9%；国内外旅游收入为1057.8亿元人民币，比2018年增加107.64亿元人民币，增幅达11.33%；旅游景点55个，主要分布在三亚市（14个）和海口市（11个）；旅游饭店953家，受旅游资源的分布的影响，主要分布在三亚市（269家）和海口市（185家）；旅行社387家。整体来看，海南省旅游业发展表现出明显的区域差异，旅游资源主要集中在南部中心城市三亚市和北部中心城市海口市，导致以旅游资源为基础的旅游业发展表现出明显的地域分布不均衡性[2]。

二海南省旅游业对新型城镇化影响的实证分析

（一）变量选取

关于城镇化率（CZHL）的衡量，选取人口城镇化率，人口城镇化率=城镇人口/总人口；关于旅游业发展状况的衡量，本文从旅游业的产业规模和经济效益出发，选取四个指标：旅游总收入（LYSR）、旅游总人次（LYRC）、旅行社个数（LXS）和酒店个数（JD），深入分析以这些指标为代表的旅游业产业规模和经济效益的变动对海南省新型城镇化的影响。

（二）数据来源及处理

本文数据来自于《海南省统计年鉴》（2000-2020年），在原始数据的基础上，按照模型和分析要求对数据进行整理。在实证分析中，运用Eviews10.0进行数据处理和建模，并对五个变量进行对数处理，用LNCZHL、LNLYSR、LNLYRC、LNLXS、LNJD来代表处理后的指标，以消除数据序列可能的异常波动[3]。

（三）ADF检验

经典的计量建模通常假定数据的时间序列是平稳的，易导致伪回归现象，为避免伪回归的出现，需要进行变量时间序列平稳性检验，本文将运用单位根检验（ADF）方法来进行。

由表1可知，在5%的置信水平下，LNCZHL、LNLYSR、LNLYRC、LNLXS、LNJD 的P值均大于0.05，表明这五个变量序列均存在单位根，为非平稳序列。为了消除单位根的影响，本文对五个变量进行一阶差分处理，处理后的P值均小于0.05，表明一阶差分各变量的单位根被消除，此时变量的差分序列为平稳序列。

表1 LNCZHL、LNLYSR、LNLYRC、LNLXS、LNJD平稳性检验结果

（四）Johansen协整检验

协整检验就是查看非平稳经济变量之间是否存在某种平稳的线性组合，以此判断非平稳的经济变量的长期均衡关系，要求各变量序列滞后阶数一致。由ADF检验可知，本文涉及的五个变量均为一阶平稳，符合检验要求。基于此，根据变量的特征，本文的协整检验运用Johansen协整检验来进行[4]。

由表2可知，迹统计量和最大特征值统计量表明五个变量中至多存在2个协整关系，因此，我们可以认为，LNCZHL、LNLYSR、LNLYRC、LNLXS、LNJD之间至少存在一个协整关系，意味着五个变量之间至少存在一个长期均衡关系。

表2 Johansen协整检验结果

（五）VAR模型

VAR模型构建一般需要满足在平稳性检验中，变量的时间序列要一阶单整，同时变量之间要存在长期均衡关系，根据以上分析，本文变量选取满足模型构建条件。在构建VAR模型时，确定模型最优滞后阶数为2阶，由此构建VAR（-2）模型，探讨旅游业产业规模和经济效益对新型城镇化的影响。

基于LNCZHL、LNLYSR、LNLYRC、LNLXS、LNJD等指标的数据，本文运用Eviews10.0进行模型构建，所得模型为：

LNCZHL=-1.962247-0.798188LNLYSR（-1）+0.385141LNLYSR（-2）-0.258618LNLYRC（-1）+0.84812LNLYRC（-2）+0.106435LNLXS（-1）-0.08131LNLXS（-2）+0.250417LNJD（-1）-0.331955LNJD（-2）

模型显示，滞后一期的LNLYSR对本期的LNCZHL有抑制作用，但滞后两期的LNLYSR对本期的LNCZHL有推动作用，滞后一期的旅游总收入每增长1%，本期城镇化率平均降低0.08%，滞后两期的旅游总收入每增长1%，本期城镇化率平均增长0.39%；滞后一期的LNLYRC对本期的LNCZHL有抑制作用，但滞后两期的LNLYRC对本期的LNCZHL有推动作用，滞后一期的旅游总人次每增长1%，本期城镇化率平均降低0.26%，滞后两期的旅游总人次每增长1%，本期城镇化率平均增长0.85%.

旅行社和酒店数量对城镇化率的影响则表现出相反的状况，滞后一期的LNLXS对本期的LNCZHL有推动作用，滞后两期的LNLXS对本期的LNCZHL有抑制作用，滞后一期的旅行社数量每增长1%，本期城镇化率平均增加0.11%，滞后两期的旅行社数量每增长1%，本期城镇化率平均降低0.08%；滞后一期的LNJD对本期的LNCZHL有推动作用，滞后两期的LNJD对本期的LNCZHL有抑制作用，滞后一期的酒店数量每增长1%，本期城镇化率平均增加0.25%，滞后两期的酒店数量每增长1%，本期城镇化率平均降低0.33%。表明旅行社和酒店的发展对新型城镇化的推进在短期内具有一定促进作用，但长期来看会抑制新型城镇化的推进，究其原因，旅行社和酒店主要服务于进入海南省旅游的人群，这些较短时间内的人口流动没有能够很好的反映到海南省新型城镇化建设中[5]。

（六）脉冲响应函数分析

由图1可知，当给LNJD一单位的正向冲击时，LNCZHL随期数的推移呈现先上升后下降并逐渐趋于零的态势，表明短期内酒店数量的增加能够促进新型城镇化的发展，二者存在正相关关系，但这种正向的促进作用随时间推移而慢慢减弱；当给LNLXS一单位的正向冲击时，LNCZHL随期数的推移呈现波动下降并逐渐趋于零的态势，表明短期内旅行社数量的增加对海南省新型城镇化率的提高有一定的积极作用，二者存在正相关关系，但这种正向的促进作用随时间推移而慢慢减弱；当给LNLYRC一单位的正向冲击时，LNCZHL随期数的推移呈现不断上升并逐渐趋于稳定的态势，表明海南省旅游总人次和新型城镇化之间存在正相关关系，且随着时间推移，旅游总人次的增加越来越能够推动新型城镇化率的提升；当给LNLYSR一单位的正向冲击时，LNCZHL随期数的推移呈现不断上升并逐渐趋于稳定的态势，表明海南省旅游总收入和新型城镇化之间存在正相关关系，且随着时间推移，旅游收入的增加越来越能够推动新型城镇化率的提升。