四川省旅游业发展与经济增长的实证分析

电子科技大学成都学院 黄昱馨，冯潇

一、引言

四川省作为旅游资源大省，国家全域旅游示范区创建单位之一，拥有美丽的自然风景、悠久的历史文化和独特的民族风情，旅游资源的数量和品质均在全国名列前茅。《四川省“十四五”文化和旅游发展规划》提出，到2025年基本建成文化强省、旅游强省，世界重要旅游目的地建设取得突破。对四川省旅游业发展与经济增长互动机制进行研究，有助于制定科学客观的旅游发展策略，加快推进落实文化强省、旅游强省建设的总布局和总路线。

二、文献综述

对于旅游业和经济增长之间的关系，国内学者的研究主要涉及旅游消费在经济增长中的地位和作用的定性研究,旅游业的发展对经济增长有明显的促进作用,旅游拉动经济增长假说在研究中一直居于主流地位。孙海波、徐宁通过构建VAR模型，实证分析了陕西省延安市当前旅游消费对经济增长的影响程度[1]。赵雪、谢宇欣构建VAR模型，对陕西省的旅游业与经济发展的动态关系进行了实证分析，研究结果表明，旅游行业总收入与旅游人数对陕西省经济增长在短时间内具有较为显著的促进作用，旅游总收入与旅游人数二者形成了互相影响的关系[2]。宋沁鸽、李阳、孙碧光构建VAR模型发现旅游业是区域经济发展的一部分，旅游业的发展一定程度上推动了区域经济发展总量的增长，加快了区域经济结构转型[3]。

综上所述，多数学者认为区域经济发展和旅游业具有长期协整关系，也有少数学者认为区域旅游和经济发展呈负向相关。但多数学者仍然认为旅游业最终会促进经济的增长，发展旅游业是大势所趋。本文主要以四川省2000年至2020年旅游业与地区经济发展的时间序列数据为模型，对数据进行处理后，在取得平稳性的基础上检验其是否存在长期的协整关系、是否存在格兰杰因果关系，并构建 VAR 模型，进行脉冲响应函数分析与方差分解，得到地区经济增长与旅游收入之间相关的短期动态特征。

三、数据来源与研究方法

本文选取四川省地区生产总值(GRP)来表示地区经济综合发展的增长水平，以旅游总收入(TR)来表示四川省旅游业的发展水平。数据均来源于2000年至2020年《四川省统计年鉴》和《四川省旅游业统计发展公告》。对数据进行了对数处理，以消除可能存在的异方差问题。使用LNGRP、LNTR表示变换后的变量，分别代表地区生产总值、旅游总收入，利用(VAR)向量自回归模型对他们之间的关系进行了实证研究，计量统计分析所用的软件为Eviews10.0。

四、实证分析

（一）单位根检验

在进行VAR模型分析前，为防止出现伪回归的现象，先对时间序列进行平稳性检验。采用Eviews10.0软件借助ADF检验方法对LNGRP、LNTR、LNGRP、LTR进行单位根检验，检验结果(表1)。

表1 原变量二阶差分单位根检验结果

由表1可知，时间序列LNGRP、LNTR的ADF统计量在1%、5%、10%的显著性水平上均不能拒绝原假设，即序列不平稳; 在此基础上，对原时间序列进行二阶差分检验得LNGRP、LNTR的Prob值都为0.0001，均小于1%、5%、10%三种显著水平的临界值，可以拒绝原假设，表明地区生产总值、旅游收入为平稳序列，并且均为二阶单整序列。

（二）Johansen协整检验

根据上述原变量单位根检验，时间序列地区生产总值(LNGRP)、旅游业总收入(LNTR)均为二阶差分单整序列，符合Johansen协整检验的前提条件。根据表2的Johansen协整检验结果得知,各时间序列数据变量的tau统计量的P值均在大于5%的显著性水平上，所以两变量之间并不存在协整关系。就长期趋势来看，四川省旅游收入和经济增长之间并不存在长期均衡关系，需要通过建立VAR模型来检验其短期动态互动机制。

表2 ACI信息准则、SC准则以及LR对数似然比检验

1.滞后阶数的选择

根据ACI信息准则、SC准则以及LR对数似然比检验确定模型的滞后阶数（表2）。

根据表2可以确定VAR模型的最优滞后期为2，即P=2。

2.VAR模型估计

VAR(2)模型回归结果如表3所示：回归结果如上式，两个方程的拟合优度分别为0.980598,这说明方程整体的拟合效果非常好，基于表3回归结果进行以下分析。

表3 VAR模型回归结果

3.VAR模型的平稳性检验

图1为VAR模型稳定性检验，特征方程的特征根的绝对值小于1是构建稳定VAR模型的充分必要条件，即所有的特征值都要在单位圆以内。可以看出，该模型的4个特征根都落到单位圆内，因此该模型具有稳定的结构，构建的VAR模型是有效的，可进行接下来的动态分析。

图1 VAR模型平稳性检验

4.Granger因果检验

旅游收入和经济增长之间是否存在因果关系或是平行关系，即他们同时受到政策制度、生态环境等其他变量因素的影响而产生波动，还是两者之间其中一个变量的滞后阶数的确定对Granger因果关系检验结果有显著影响，不同的滞后阶数，Granger因果关系检验的结果也不同。表4中的检验数据显示，在不同的显著性水平下，LNTR不是LNGRP的Granger原因的原假设均不能被拒绝，反之，LNGRP到LNTR具有单向Granger原因。也就表明旅游收入对区域经济增长并没有有效的促进作用，但地区经济的增长能为旅游收入的增加带来推动作用。

表4 Granger因果关系检验

（三）VAR模型的动态特征

1.脉冲响应函数分析

进一步描述旅游收入和经济增长之间的动态关系，采用脉冲响应函数分析一个内生变量对由误差项所带来的冲击的反应，对它以及其他内生变量的当期值和未来值所带来的影响，在观察15期的影响过程下，得到LNGRP和LNTR分别受到自身和对方扰动的动态响应水平[4]。

由图2LNGRP受到LNTR一个单位冲击的响应来看，LNGRP迅速作出反应并持续上升，在第3期达到最大值4.99%，从第4期开始逐渐下降，在第12期后逐步放缓下降，趋于平稳下降状态，在第15期降到1.54%。这一特征的经济意义表明，在初期阶段，旅游业的发展会对地区经济增长产生正面效应，但随着旅游业的发展，对经济增长产生的正面影响将会逐步降低，总体而言，旅游收入增加对地区经济增长带来的影响是正向的，但是这个影响的作用很小。

图2 LNTR变动冲击引起LNGRP变动的脉冲响应图

由图3可知，在给LNGRP一个标准差扰动冲击之后,LNTR并没有迅速作出反应，存在2个滞后期，这与上文所述Granger因果关系检验当滞后期数为2时的结果一致。在2期之后，LNTR从4%较快上升,之后继续缓慢上升，在第9期达到12.2%，并保持在10%左右，在第11期后下降速度非常缓慢，响应图整体呈现先较快上升后增速放缓的趋势，随后逐渐下降并维持在一个较大增加值的水平上。这一现象的经济意义表明，地区经济增长并不能强有力地持续推动旅游收入的增加，在到达某一临界值时，地区经济增长对旅游收入增加的促进作用会放缓，但总体而言具有促进作用。

图3 LNGRP变动冲击引起LNTR变动的脉冲响应图

2.方差分解分析

LNGRP和LNTR的方差分解结果如表5所示。

表5 LNGRP和LNTR的方差分解结果

根据表5可知，初期阶段，LNGRP对LNTR的贡献度并不高，LNTR的变动很大程度上受自身变动的影响，但是LNGRP对LNTR的贡献度一直呈上升趋势，到第7期至第10期，LNGRP及LNTR与其自身的贡献度已经十分接近，在第9期后，LNGRP超越LNTR达到了50.39%。而LNTR对LNGRP的贡献度存在滞后期，在第1期，LNTR对LNGRP的贡献度为0，第2期，LNTR对LNGRP的贡献度增加到17.9%，并且逐渐上升至第4期的25.1%，但过了滞后阶段又逐渐下降，并保持在较低的一个水平。由此可知，地区经济增长对旅游收入增长的贡献度远超过旅游收入增长对地区经济增长的贡献度，可以得出四川省旅游业的发展并没有对该行政区域的经济增长起到强有力的推动作用。

五、结论

通过对收集整理后的数据进行分析可以看出，尽管2000年至2020年间四川省地区生产总值和旅游消费均为非平稳的时间序列，但对其进行二阶差分后均趋于平稳。通过构建VAR模型进行Johansen协整检验、Granger因果关系检验、脉冲响应函数及方差分解分析，实证结果表明，根据Johansen协整检验，地区生产总值和旅游消费不存在长期的比例关系；根据Granger因果检验结果显示，只存在四川省地区经济增长到旅游收入的单向Granger原因；脉冲响应函数分析结果表明，在初期阶段旅游业的发展会对地区经济增长产生正面效应，但随着旅游业的发展，其对经济增长产生的正面影响将会逐步降低，推动作用并不明显，而地区经济增长将持续推动旅游收入的增加，当达到某一临界值时，地区经济增长对旅游收入增加的促进作用会慢慢减弱；方差分解结果表明，旅游收入增加对经济增长的贡献度很小，相比之下，经济增长对旅游消费的拉动作用大于旅游消费对经济增长的推动作用。