山西省红色旅游经典景区客流量互动影响——基于ARDL模型的实证分析

赵 越，李中建

（晋中学院旅游管理系，山西晋中 030600）

红色旅游是文化建设的国家方略，也是旅游发展的责任担当。2019 年全国红色旅游出游达到7亿人次，占国内出游总人次的11.16%，红色旅游已经成为国内游客出游的重要选择。又因其具有教育功能[1]、经济功能[2]和社会文化功能[3-4]，国家高度重视红色旅游的发展。红色旅游资源因其特殊性和跨地域性，决定了红色旅游开发必须走区域合作之路[5]。红色旅游合作是提升区域红色旅游竞争力的需要[6]。但过大范围的旅游合作推出的旅游产品由于旅游时间、经济和社会成本过高而使旅游者消费需求受到遏制，建立在有效需求不足基础上的红色旅游合作只能停留在概念上，而没有实质性作用[7]。因此，首先确定是否需要进行旅游合作尤为必要。当前，学者和实践者主要进行定性分析，以空间区域等因素作为合作的主要依据。定量来看，以旅游客流量之间的互动影响进行区域合作判定更具有合理性，即探讨区域客流量之间是否存在影响，影响的大小如何。现阶段，对于旅游客流量的定量研究主要采用时间序列SARIMA[8]，ARFIMA[9]等模型，多关注于序列当期值受过去时间的随机冲击影响。研究方向主要集中在旅游目的地的客流量预测[10-13]、与气候的相关性分析[14-15]、时空变化[16-17]等方面，对于旅游景区客流量之间互动影响关系的研究很少。以山西四个红色旅游经典景区为研究对象，构建自回归分布滞后模型（ARDL 模型），分析四个景区之间客流量互动影响关系，确定相互之间开展旅游合作的必要性以及为自身客流量预测提供依据。在理论上，将自回归分布滞后模型（ARDL 模型）引入红色旅游的研究中，丰富了红色旅游的研究方法，同时定量分析红色旅游景区之间客流量互动影响的大小，也弥补了之前红色旅游区域合作定性分析的不足。在实践上，能够提出相关建议为景区之间进行旅游合作以及景区进行客流量预测提供参考。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域

选取麻田八路军总部纪念馆、八路军太行纪念馆、太原解放纪念馆、昔阳县大寨景区这4 个入选《全国红色旅游经典景区名录》的景区作为研究对象。麻田八路军总部纪念馆和山西昔阳县大寨景区位于山西省晋中市，八路军太行纪念馆位于山西省长治市，太原解放纪念馆位于山西省太原市，三市相邻，景区区域跨度范围都在300 km 之内。四个景区分别反映抗日战争时期、解放战争时期和社会主义探索时期的重大事件、重大活动和重要人物事迹。该四大景区在全省红色旅游景区中有较高知名度，能较好地反映山西红色旅游景区发展的整体情况，因此选择其作为研究对象。

1.2 数据来源

研究数据是八路军太行纪念馆、麻田八路军总部纪念馆、太原解放纪念馆和昔阳县大寨景区的景区客流量月度数据。数据来源于中国旅游研究院。数据取值范围为2015年1月到2019年12月。

1.3 研究方法

采用时间序列模型中的自回归分布滞后模型（Autoregressive Distributed Lag,简称ARDL）[18]。该模型是Pesaran 和Shin（1995）提出的一种计算变量间长期协整关系的定量分析方法，主要用来进行时间序列的分析，是一个解释变量中既包含有解释变量的滞后值又含有被解释变量的滞后值的模型。

表1 景区概况表

ARDL 模型的建立步骤：第一，平稳阶数检测。确定建模数据序列全部为0 阶单整或1 阶单整即可，不要求同时同阶稳定。第二，模型参数估计。确定滞后阶数，参照拟合参数，确定模型的参数，根据显著性水平来说明四个景区客流量之间的互动影响关系。第三，边界检测。模型估计必须是在因果变量存在协整关系的前提下得到，因此必须检验自变量之间是否存在协整关系。ARDL 模型理论的协整关系是通过F 统计量进行判断，根据模型的F统计量，并与相应的误差数值表相对照，判断模型是否成立。ARDL模型的具体设定形式如下：

2 结果分析

2.1 检测结果

2.1.1 平稳阶数检测

对变量八路军太行纪念馆、麻田八路军总部纪念馆、太原解放纪念馆和昔阳县大寨景区的红色旅游客流量依次取名为BLJ、MT、TYJF、XYDZ，对各变量取对数，记为LNBLJ、LNMT、LNTYJF、LNXYDZ，并进行平稳阶数检测。

从表2中可以看出，八路军太行纪念馆麻田八路军总部纪念馆、昔阳县大寨景区为平稳时间序列，即0 阶单整（即I（0）），太原解放纪念馆原始数列为不平稳时间序列，但一阶差分序列为平稳时间序列，即1阶单整（即I（1）），因此所有时间序列数据都符合ARDL 的建模要求，可进行模型参数估计。

2.1.2 模型参数估计

为了各景区客流量之间的互动影响关系，分别把其中一个客流量的时间序列作为因变量，其余三个景区客流量的时间序列作为自变量的方程模型定义为模型1、模型2、模型3、模型4，进行ARDL 模型估计。

根据表3可以得出以下结论：

表3 ARDL 模型计量结果

（1）参数计算结果：模型1 为ARDL（1,0,3,1），模型2为ARDL（4,2,3,0），模型3为ARDL（2,0,3,0），模型4为ARDL（1,0,1,1）。

（2）四个模型调整后的拟合参数（即R2）分别为0.770 0、0.922 5、0.807 3 和0.868 4，拟合程度都比较高。

（3）系数及其符号解释。系数大小代表四个模型的因变量受其自身和其他变量当期和滞后期的影响程度,数值的绝对值越大,影响程度越大。系数符号有正有负,正号表示存在正向影响关系,负号表示存在反向影响关系。如-0.328 3 即表示自变量变化一个单位,因变量减少32.83%。

2.1.3 边界检测

模型1、2、3、4均在1%显著性水平上存在协整关系(表4）。因此，可以认为变量之间存在协整关系，同时也说明模型系数估计在统计意义上成立。

表4 ARDL 模型边界检验结果

2.2 模型分析

2.2.1 八路军太行纪念馆客流量的影响分析

根据建立的ARDL模型1，可以得出如下结论：

（1）八路军太行纪念馆当期客流量受到麻田八路军总部纪念馆当期客流量的影响显著，并成反向影响关系，影响大小为0.33。

（2）八路军太行纪念馆当期客流量受到自身前一期客流量的影响显著，并成正向影响关系，影响大小为0.49。

（3）八路军太行纪念馆当期客流量受到太原解放纪念馆滞后三期客流量的影响显著，并成正向影响关系，影响大小为0.2。

（4）八路军太行纪念馆当期客流量受到昔阳县大寨景区当期客流量和滞后一期客流量的影响显著，并和昔阳县大寨景区当期客流量成正向影响关系，影响大小为0.5；和昔阳县大寨景区滞后一期客流量成反向影响关系，影响大小为0.32。

2.2.2 麻田八路军总部纪念馆客流量的影响分析

根据建立的ARDL模型2，可以得出如下结论：

（1）麻田八路军总部纪念馆当期客流量受到自身前一期、三期和四期客流量的影响显著，并和滞后一期和滞后四期客流量成正向影响关系，影响大小分别为0.32、0.49；和滞后三期客流量成反向影响关系，影响大小为0.22。

（2）麻田八路军总部纪念馆当期客流量受到八路军太行纪念馆滞后二期客流量的影响显著，并成正向影响关系，影响大小为0.24。

（3）麻田八路军总部纪念馆当期客流量受到太原解放纪念馆滞后一期、二期、三期客流量的影响显著，并都成正向影响关系，影响大小分别为0.06、0.15、0.06。

（4）麻田八路军总部纪念馆当期客流量受到昔阳县大寨景区当期客流量的影响显著，并成正向影响关系，影响大小为0.15。

2.2.3 太原解放纪念馆客流量的影响分析

根据建立的ARDL模型3，可以得出如下结论：

（1）太原解放纪念馆当期客流量受到麻田八路军总部纪念馆当期客流量和滞后二期客流量的影响显著，并和麻田八路军总部纪念馆当期客流量成正向影响关系，和滞后二期客流量成反向影响关系，影响大小分别为1.24和2.67。

（2）太原解放纪念馆当期客流量受到自身滞后二期、三期客流量的影响显著，并和滞后二期客流量成反向影响关系，和滞后三期客流量成正向影响关系，影响大小分别为0.35和0.24。

2.2.4 昔阳县大寨景区客流量的影响分析

根据建立的ARDL模型4，可以得出如下结论：

（1）昔阳县大寨景区当期客流量受到麻田八路军总部纪念馆当期和滞后一期客流量的影响显著，并和麻田八路军总部纪念馆当期客流量成正向影响关系，和滞后一期客流量成反向影响关系，影响大小分别为0.55和0.71。

（2）昔阳县大寨景区当期客流量受到八路军太行纪念馆当期客流量的影响显著，并成正向影响关系，影响大小为0.59。

（3）昔阳县大寨景区当期客流量受到太原解放纪念馆滞后一期客流量的影响显著，并成正向影响关系，影响大小为0.16。

2.2.5 四大景区客流量互动影响关系

根据建立的ARDL 模型，画出四大景区客流量之间互动影响关系图，如图1，可以得出：

图1 四大景区客流量互动影响关系图

（1）麻田八路军总部纪念馆和太原解放纪念馆客流量之间的影响关系最为显著，互为影响，形成了5 条影响关系线。其中，麻田八路军总部纪念馆客流量对太原解放纪念馆客流量的影响要大于太原解放纪念馆客流量对于麻田八路军总部纪念馆客流量的影响。影响方向不完全一致，但基本上形成的是正向影响，只有一条影响关系线为反向影响。

（2）昔阳县大寨景区分别和麻田八路军总部纪念馆、八路军太行纪念馆客流量之间形成3条影响关系线，且互为影响。影响方向不完全一致，其中有两条影响关系线为反向影响。

（3）八路军太行纪念馆和麻田八路军总部纪念馆客流量之间形成2 条影响关系线，互为影响，影响方向为一正一反。

（4）太原解放纪念馆分别和八路军太行纪念馆、山西昔阳县大寨景区客流量之间形成1 条影响关系线。都表现为受到太原解放纪念馆客流量的影响，影响方向都为正。

（5）从当期客流量互动关系可以看出，昔阳县大寨景区和八路军太行纪念馆当期客流量互相影响显著，并互成正向影响关系。昔阳县大寨景区和麻田八路军总部纪念馆当期客流量互相影响，并互成正向影响关系。太原解放纪念馆当期客流量受到麻田八路军总部纪念馆当期客流量的影响，并成正向影响关系。八路军太行纪念馆当期客流量受到麻田八路军总部纪念馆当期客流量影响显著，并成反向影响关系。

3 结论与讨论

3.1 结论

实证结果表明：

（1）四个红色旅游经典景区客流量之间存在互动影响关系，但影响大小和影响方向不同。作为自变量的景区客流量每变化百分之一可能造成因变量景区客流量变化的范围在百分之几到百分之两百多。四个景区客流量之间有的存在正向影响，有的存在反向影响。从当期客流量互动影响的关系分析，山西省四个经典红色旅游景区中，昔阳县大寨景区同八路军太行纪念馆和麻田八路军总部纪念馆之间的客流互动效应很强，并互为正向影响关系，可以建立双向旅游合作关系。太原解放纪念馆受到麻田八路军总部纪念馆的客流量影响很大，应寻求机会主动加强与麻田八路军总部纪念馆的旅游合作。

（2）一个景区的当期客流量不仅受自身滞后期客流量的影响，还会受其他景区当期客流量和滞后期客流量的影响。四个红色旅游景区可以利用合作景区的客流量数据，通过建立ARDL 模型，对自身客流量进行预测，从而有利于及时调整自己的经营管理策略。在进行客流量预测的时候，八路军太行纪念馆需要更多关注自身滞后期以及麻田八路军总部纪念馆当期客流量、昔阳县大寨景区当期和滞后期客流量、太原解放纪念馆滞后期客流量；麻田八路军总部纪念馆应更多通过关注自身滞后期客流量、八路军太行纪念馆和太原解放纪念馆滞后期客流量、昔阳县大寨景区当期客流量；太原解放纪念馆应更多关注自身滞后期客流量、麻田八路军总部纪念馆的当期和滞后期客流量；昔阳县大寨景区应该更多关注八路军太行纪念馆当期客流量、麻田八路军总部纪念馆当期和滞后期客流量、太原解放纪念馆的滞后期客流量。

3.2 讨论

利用ARDL 模型分析红色旅游景区客流量之间的互动影响，为红色旅游景区提出了进行旅游合作以及客流量预判的相关建议，但是文化异同、空间距离、景区影响力等因素也会影响旅游合作以及客流量的预测。由于缺乏相关数据的问题而没有将这些因素纳入方程中，下一步工作需要结合这些因素进行研究，从而能够更科学合理的指导旅游区域合作以及对景区客流量进行预测。

（1）进一步探索文化的互补性对于景区客流量互动的影响。具有相似文化的红色旅游景区客流量之间的互动影响可能较弱。四个景区中，麻田八路军总部纪念馆和八路军太行纪念馆都是反映抗日战争时期的历史，二者客流量互动影响的显著性一般。因此，在进行红色旅游区域合作的时候可以考虑文化之间的互补性。

（2）进一步探索空间距离的大小对于景区客流量互动的影响。四个景区之间客流量的互动影响并未呈现出距离越近影响越大或者距离越远影响越小这样的规律。可能由于四个景区之间的空间距离都在300 km 范围之内，空间距离并没有太大差别。下一步的工作可以增加更多远距离的红色旅游景区，探讨空间距离对于红色景区客流量之间的影响关系。

进一步探索景区影响力的大小对于景区客流量互动的影响。从四大景区当期互动影响关系来看，麻田八路军总部纪念馆加上八路军太行纪念馆的客流量超过了全省红色旅游客流量的一半，可以看出在全省的红色旅游中占有重要地位，景区影响力较大，但二者客流量之间的互动影响关系一般；太原解放纪念馆和昔阳县大寨景区在全省的红色旅游中的地位在四个景区中相对较弱，二者客流量之间的互动影响关系也一般；昔阳县大寨景区分别和麻田八路军总部纪念馆、八路军太行纪念馆的客流量都具有一定的影响关系；太原解放纪念馆和麻田八路军总部纪念客流量之间的互动影响关系较为显著。因此，景区影响力都高或者都低的景区客流量之间可能互动影响关系较弱，景区地位一高一低的景区客流量之间可能会形成较强的互动影响关系。