江西省旅游业发展与经济增长动态关系的实证分析

谷新辉

（宜春学院 经济管理学院，江西 宜春 336000）

旅游产业被誉为21世纪的朝阳产业，是现代服务业的龙头产业，其快速地发展不仅能够促进经济增长、缓解就业压力，而且在优化区域产业结构，改善地方投资和生活环境，提升城市整体形象，扩大对外开放，加速构建和谐社会等方面发挥着日益重要的作用。进入21世纪以来，江西省委、省政府提出要尽快把旅游产业培育成为国民经济的支柱产业后，开展了大型游艺博览活动如景德镇陶瓷节、赣州宋城文化节、龙虎山道教文化节、庐山国际旅游节、宜春月亮情之旅等，这些活动吸引了大批中外人士和游客云集江西，全省旅游也进入了快速发展时期。2008年全省旅游总人数8103万人次，旅游总收入559.4亿元，旅游总收入相当于全省GDP、第三产业GDP的8.6%和27.9%。在入境旅游上，1979～2003年，全省共接待海外旅游者188.3万人次，旅游外汇收入5.08亿美元；2004～2008年，接待海外旅游者260.42万人次，旅游外汇收入7.69亿美元，远远超过前25年的总接待量和外汇收入；2009全省共接待入境旅游人数96.4万人次，增长20.2%；旅游外汇收入2.9亿美元，增长15.1%，通过政策扶持乡村旅游，来吸纳农民特别是返乡农民工创业就业，实现新增旅游直接创业就业10万人，实现了江西省旅游经济的跨越式发展。可见，研究旅游产业对国民经济及解决就业的贡献，对江西省各地市制定科学客观的旅游产业发展策略促进区域经济增长具有重要的现实意义和实践价值。

1 数据选取与计量方法

1.1 变量选取与数据说明

本文以江西省的国内生产总值(GDP)来反映江西省的经济增长状况，用国民生产总值指数将 GDP换算为以1991年不变价格计算的值。选取旅游业的总收入(TTE)作为评价旅游业发展的指标，并用居民消费物价指数将其换算为以1991年不变价格计算的值。旅游业的总收入是江西省统计年鉴中比较全面和连续的，而且也能很好地描述旅游业的发展，因此，选取这一指标描述旅游业的发展。为消除异方差，对各变量取自然对数以消除变化趋势和异方差，且这种变换不会影响变量之间的长期稳定关系。在下面的分析中分别用LGDP与 LTTE表示自然对数化以后的江西省GDP总量和旅游总收入。本文选取1991～2009年的年度数据为样本区间，数据主要来源于《江西统计年鉴》。

1.2 计量方法

1.2.1 VAR模型的构造

一般传统的回归模型都以经济理论为基础，应用模型对经济主体的行为做出适当的描述，然后分析外生变量如何影响内生变量。但是这种模型存在一些缺陷，一种缺陷是把一些变量看成是内生的，而把另一些看成外生的或前定的，这种决定往往是主观的，因为有可能这两个变量是互为因果的；另一种缺陷是在构造联立方程模型时，为了使模型可识别，必须在某个方程中舍去某些变量。VAR模型的核心思想就是不考虑经济理论，而直接考虑时间序列的各经济变量间的关系。VAR的一般形式为:

其中，E(εt)=0，E(εt，Yt-i)=0，i=1，2，…p；

Yt是(n×1)向量组成的同方差平稳的线性随机过程，βi是(n×n)的系数矩阵，Yt-i是Yt向量的i阶滞后变量，εt是误差项，在本模型中可视为随机干扰项。

1.2.2 VAR模型最佳滞后期数的确定

由于VAR方程滞后期的确立受变量影响较大，故需首先进行变量的平稳性检验。早期在Box一Jenkins的分析中，常以自相关系数图作判断，如果自相关系数随着滞后期数的增加而快速下降，就称为平稳序列；反之，则称为不平稳序列。然而此为一主观判断性的检验，因此，Dickey和Full提出DF统计量来检验变量是否为平稳序列，其后又进行了修正和改进，引入ADF统计量来进行检验。检验模型如下：

其中，t为时间趋势项，γ,β为参数，ε为误差项。其检验的原假设为H1：γ=0，对立假设为H0：γ＜0。若原始数据无法拒绝原假设，将进行一次差分，并将差分后的序列重新进行ADF检验，待变量为平稳序列后建立VAR模型。目前，可用于确定滞后期的检验较多，但常用的有AIC和SIC准则。

1.2.3 协整关系检验

协整检验既是诊断变量之间是否存在长期依存关系的一种检验方法，同时又是具体建立变量之间长期稳定方程的一种方法。这里用Johansen的检验方法，它是由Johansen提出的一种在VAR系统下用极大似然估计来检验变量之间协整关系的方法。

假设yt为k×1的I(l)向量序列，则其滞后ρ期的VAR可表示为:

将上述方程改写为差分形式：

方程(4)中，Π代表了所有的长期均衡信息，Πyt-p也正是误差修正项，而Π的秩则决定了Yt之间的协整向量，也就是决定变量间到底有多少个长期关系。

1.2.4 Grange因果关系检验

变量之间因果关系的实证检验，通常采用由Grange（1969）提出，Sims（1972）推广的如何检验变量之间因果关系的方法。Grange因果检验是基于这样的思想：如果一个事件Y是另一个事件X的原因，则事件Y应领先于事件X。因此，我们看现在的Y能够在多大程度上被过去的X解释，加入X的滞后值是否使解释程度提高。如果X在Y的预测中有帮助，或者X与Y的相关系数在统计上显著时，就可以说Y是由X的Grange引起的。

Granger检验假设有一变量Y和X的预测信息包含在它们的时间序列中，因此，对于稳定变量X和Y，Granger检验采用如下变量自回归方程，即:

此外，由于Granger检验受变量的滞后项个数m和n、变量序列的稳定性以及变量间协整关系存在的影响，因此，在进行Granger检验之前，首先要确定各变量的最佳滞后项个数，对变量序列进行稳定性检测和协整关系的检验。

运用脉冲响应函数和方差分解进一步分析VAR模型所包含的经济意义。脉冲响应函数是追踪系统对一个内生变量的冲击效果，相反，方差分解则是将系统的均方误差分解成各变量冲击所作的贡献。本文所使用的计量软件为 E-views5.0。

2 实证检验与结果解释

2.1 时间序列的单位根检验

在检验LGDP与LTTE的协整关系之前，先用单位根ADF检验方法来检验时间序列的平稳性，检验结果如表1所示。

表1 单位根检验结果

由表1的单位根检验结果可以看出，LGDP与 LTTE统计量的绝对值小于5%的显著水平下的ADF检验临界值的绝对值，且△LGDP与△LTTE在95%的置信水平下都是平稳的。因而时间序列 LGDP与 LTTE都是单整的I(1)过程，它们之间可能存在某种稳定的关系。

2.2 Johansen协整检验

由于LGDP和LTTE都是单整序列，满足进行协整检验的前提条件。进一步我们采用Johansen协整检验法对多变量系统进行向量协整检验。在进行协整检验之前，首先要确定VAR模型的结构，为了保持合理的自由度使模型参数具有较强的解释能力，同时又要消除误差项的自相关以AIC准则、SC准则和 LR统计量作为选择最优滞后阶数的检验标准，并检验 VAR模型的残差是否服从正态独立同分布，最后确定用于协整检验的VAR模型滞后阶数为2。协整关系对如何处理协整空间中的确定项非常敏感。检验结果见表2。

表2 特征根迹（Rank Test）检验结果

通过表2协整检验的特征根迹检验和最大特征值检验的结果可以看出，在95%的置信水平下拒绝无协整关系的原假设，这说明经济增长和旅游发展的两变量之间存在协整关系，且对应原假设最多一个协整关系，在95%的置信水平下是可以接受的。因此，在5%的显著水平上存在唯一的协整关系。

2.3 向量自回归模型（VAR）的构建

基于我们选择的变量：LGDP和LTTE，可以构建2维的向量自回归模型。为了确定VAR模型的滞后阶数，我们用模型滞后结构确定准则进行筛选，结果如表3：

表3 向量自回归模型滞后期的确定标准

根据表3的结果，5个评价指标全部认为应该选择的滞后期为2，即建立VAR(2)。模型方程如下：

实证结果显示模型总的拟合优度为0.997760，调整后的拟合优度为0.997014。且所有单位根位于单位圆内，模型结构稳定，模型拟合效果较好。

2.4 Granger因果检验

为了确定变量之间的相互关系，我们对VAR模型中的变量进行Granger因果检验，检验结果如表4。

表4 Granger因果检验结果

从表4中我们可以看出：旅游业的收入（LTTE）的变化是经济增长(LGDP)变化的Granger原因(显著性水平小于 5%)；而经济增长变化不是旅游业收入变化的Granger原因 (显著性水平为 16.99%)。

2.5 脉冲响应分析

图1 LTTE冲击导致的LGDP响应

图2 LGDP冲击导致的LTTE响应

Granger检验是从统计意义的角度探讨变量之间因果关系的方向性，而脉冲响应函数和方差分解则可以将向量自回归(VAR)模型所包含的经济意义完整地表达出来，进而体现出超越Granger检验的观测。在实际应用中，由于VAR模型是一种非理论性的模型，它的系数是难于解释的，在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响，而是用脉冲响应函数分析随机扰动项一个标准差新息的冲击对另一变量的影响。在此采用Pesaran和Shin提出的广义脉冲响应函数进行分析，从而可以避免以往研究中经常采用的Cholesky分解技术存在的对冲击识别的任意性和结果对变量排序的依赖。图1和图2为VAR(2)模型的脉冲响应函数分析结果，纵轴表示响应数值，横轴为滞后期间数。

表5 方差分解表

脉冲响应函数分析的结果是：由图1可见，变量LTTE的一个单位的正向标准差冲击使得LGDP即刻上升，并在第5期上升到最高点，之后开始稳定增长，而且这一冲击具有显著的促进作用和持续影响。说明江西省的旅游业发展对经济增长具有正向的促进效应，并且具有较长的持续效应；这与Balaguer和 Dritsakis提出的旅游主导型经济增长理论相符，即旅游业的发展可以促进经济增长。由图2可见，变量LGDP的一个单位的正向标准差冲击并没有使得 LTTE即刻作出较大的反应，LTTE是从第二期开始才逐渐有响应的，并且响应的幅度比较小。这表明旅游业发展变动对经济增长(LGDP)变动的反应有时滞，并且反应的程度比较小，这说明江西省的经济增长促进了旅游业的发展作用不显著。

2.6 方差分解分析

方差分解分析是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。下面我们利用已建立的向量自回归模型进行方差分解分析，结果如表5。

方差分解分析的结果是：从 LGDP的方差分解可以看出，旅游业发展对经济增长的影响在第1期就达到23.46%，在第10期达到最大，为 77.57%。这表明在长期均衡中，旅游业发展对江西省经济增长的影响不仅是短期的，也是长期的，并且影响比较大。此外 ，桂林市经济增长受 自身影响也比较大，这说明其受到其他多种因素的影响。LTTE的方差分解表明，经济增长对旅游业收入的影响，在第一期为0，第2期最大为3.177，之后各期逐渐下降，第10期才仅为0.7137%，这表明在长期均衡中，江西省经济增长对旅游业发展的影响是短期的，但是短期的影响也比较小。总的来看，江西省旅游业发展变动对经济增长变化的贡献度显著大于经济增长变化对旅游业发展变动的贡献度，这与脉冲响应分析的结果是一致的。

3 结论与建议

3.1 主要结论

本文利用我国1991～2009年江西省国内生产总值和旅游收入总额的时间序列数据，建立了反应两变量之间动态关系的向量自回归模型（VAR），通过Granger因果检验和脉冲响应函数、方差分解分析技术研究了国内生产总值与之间的长期动态均衡关系。基于以上建立的向量自回归模型的分析，我们得到以下的结论：

(1)虽然通过单位根检验结果显示江西省国内生产总值与旅游收入都是非平稳的时间序列，但通过协整检验我们得出二者之间存在一个协整关系，即它们之间有长期的动态均衡关系，而且在短期内，旅游业发展对经济增长的变动影响显著。

(2)通过Granger因果检验我们得出旅游业发展是经济增长的Granger原因，而经济增长却不是旅游业发展变化的Granger原因，这说明其旅游业发展和国内生产总值存在单向的Granger因果关系，旅游业发展在当前区域经济发展的过程中是一个不可或缺的因素。

(3)通过脉冲响应分析和方差分解分析进一步论证了短期内旅游业发展对经济增长具有促进效应，但经济增长对旅游业发展没有促进效应；长期内，旅游业发展与经济增长之间具有持续的双向促进效应，但旅游业发展对经济增长的正向效应显著大于经济增长对旅游业发展的正向效应。

3.2 政策建议

通过以上的实证分析我们知道无论在长期还是在短期，旅游业发展在江西省的经济增长中都发挥了促进效应。因而在制定旅游业相关政策时，必须从长期的角度考虑政策的作用而非短期政策效应，只有这样才能保证政策起到持久的作用。其次，根据分析结论“旅游业发展是促进经济增长的原因，而经济增长不是旅游业发展的原因”，因而江西省在经济发展的同时，对旅游业开发的投入还要加强。政府既要加大旅游资源开发投入力度，又要制定优惠的税收政策，创造良好的投资环境，以激励企业或者民间资本更多地参与旅游资源开发。最后，由于旅游业的发展对江西省经济增长具有持续的正向促进效应，因此，必须采取有效的措施来促进地区旅游产业的发展。

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