陕西省旅游业与经济发展动态关系研究——基于VAR模型

赵雪妍 谢宇欣

(西安财经大学 陕西 西安 710100)

一、引言

改革开放至今，我国各行业百花齐放、快速发展，尤其是我国旅游业已经得到了飞速发展。直到今天，我国不仅是全世界最大的旅游目的地，也是最大的客源国之一。陕西省旅游资源丰富，在2019年，境内外来陕西省旅游的游客总计70714.50万人，较前一年相比增长了12.20%，旅游总计收入7211.59亿元，较前一年相比增长20.30%。为使陕西省旅游业有更好的发展，促进陕西省经济增长，文章将对陕西省旅游业与经济发展的动态关系进行分析。

二、研究现状

旅游业发展与经济增长关系的研究与预测一直是旅游学界的热点话题，国内许多学者就旅游业与经济发展之间的关系进行了理论和实证方面的研究：王志标、王亚楠对河南省经济增长和旅游业发展二者之间的关系进行研究，研究结果显示河南省经济增长与旅游业发展之间存在单向因果关系[1]；周学军通过构建VAR模型发现，国内旅游业发展与经济增长间互为因果[2]；张阿敏采用VAR模型通过实证分析，研究国际旅游收入、旅游总收入、生产总值三者间相互作用的影响[3]；韩利、黄玉棠、曹俊勇通过建立向量自回归模型表明了江门市旅游业与经济增长存在长期稳定相互促进的关系[4]。基于以上学者的研究，本文以陕西省为例，研究了陕西省旅游业与经济发展的动态关系。

三、模型的建立

(一)VAR模型

向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质所建立的模型，可以用来预测相关联的经济时间序列系统，并且可以分析随机扰动对变量系统的动态冲击，进一步解释经济冲击对经济变量所产生的影响[5]。滞后阶数为P的VAR模型表达式为：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bx1+μ1

其中，yt为k维内生变量向量，x1为d维外生变量向量，A1,…,Ap和B是待估的系数矩阵，μ1是k维误差向量。

(二)数据来源与指标选取

本文根据《陕西省统计年鉴》和陕西省旅游业公告公布的数据，筛选并且整理出1994年到2019年陕西省旅游业发展相关数据。以旅游总收入、旅游总人数这两个指标来衡量陕西省的旅游业发展，记X1、X2，为了避免数据有强烈波动、异方差性，对变量取对数，用LNX1、LNX2表示；以陕西省GDP增长率来衡量陕西省经济增长,用Y表示。

(三)单位根检验

建立VAR模型前，要对变量进行平稳性检验。若检验结果显示平稳，则可构造回归模型，若不平稳，则需差分。

本文利用eviews8.0，选择ADF检验法，检验所得的结果如表1所示。

表1 单位根检验结果

由表得出，LNX1、LNX2、Y三个序列的ADF值都大于1%、5%、10%显著性水平下的临界值，因此无法拒绝原假设，则原序列是不平稳的，一阶差分后，显示ADF值均小于不同显著性水平下的临界值，故差分后的序列是平稳的，LNX1、LNX2、Y为一阶单整序列，可构造VAR模型。

(四)滞后阶数的选择

VAR模型分析中的重要一步就是确定模型的最优滞后期。根据表2可确定模型的滞后阶数为1。

表2 VAR模型滞后阶数的选择

Eviews软件建立滞后1阶的VAR模型表达式为：

LNX1=0.842179500433*LNX1(-1)+0.214545423939*LNX2(-1)+0.00388804386437*Y(-1)-0.823292263215

LNX2=0.0567854642789*LNX1(-1)+0.953474864346*LNX2(-1)+0.00450479043951*Y(-1)+0.14855578867

Y=12.7074237961*LNX1(-1)-17.8462451713*LNX2(-1)+0.469301994813*Y(-1)+90.8798952895

(五)VAR模型稳定性的判断

进行脉冲响应前，应对所构造模型的稳定性进行验证，根据模型的所有单位根是否都在单位圆内来判断模型是否稳定。由下图可知所构造的VAR(1)模型是稳定的。

图1 模型的单位根图

(六)脉冲响应分析

根据eviews8.0，得到脉冲响应函数分析图。

图2 变量LNX1受到自身、LNX2、Y冲击的响应曲线

根据图2，在受到旅游总收入冲击的情况下，前三期旅游总收入缓慢增长，在第四期后渐渐处于稳定状态，说明在受到自身的冲击下，旅游总收入有正向响应；其次，旅游总收入受到旅游总人数的冲击时，在前两期缓慢增长，随后处于平缓状态；旅游总收入受到GDP增长率的冲击与受到旅游总人数冲击产生的响应是类似的，前两期增长明显，往后处于稳定状态。

图3 LNX2受到LNX1、自身、Y冲击的响应曲线

图3是旅游总人数在受到旅游总收入、自身以及GDP增长率冲击时的反应。在受到总收入的冲击下，前四期旅游总人数逐渐增加，在第四期到达最大值，表明随着旅游行业总收入的增长，旅游人数也在增多；旅游人数对自身有一个正向的冲击；旅游总人数在受到GDP增长率正向冲击下，旅游人数产生了正响应，逐渐增大后趋于平稳，因此随着GDP增长率的增长，旅游者的人数也在逐渐增多。

图4 Y受到LNX1、LNX2、自身冲击的响应曲线

图4反应了陕西省GDP增长率对旅游总收入、旅游总人数以及自身所带来冲击的反应。旅游总收入在前期对GDP增长率有较大的正向冲击，从第四期开始，对GDP增长率有了负向的冲击，可以得知，在短时间内旅游总收入对经济增长有着正向的影响作用，但长时间来看，会产生负向响应，因此，经济增长的提高不可能长期的依靠旅游收入；旅游人数对经济增长率的影响与旅游总收入的影响是类似的；经济增长对经济增长本身是有一个正向促进的。

(七)方差分解

方差分解可以分析影响所研究变量的结构冲击的贡献度。根据所构造的VAR模型，所得结果如下图。

图5 旅游行业总收入、旅游总人数、GDP增长率的方差分解

根据图5得出，旅游业总收入对其自身的贡献率与旅游总人数、经济增长率相比是最大的，由图可以看到，旅游总收入对其自身的贡献率呈减少趋势，但贡献率都在90%以上；旅游总人数和经济增长率对旅游总收入的贡献率较低，表明旅游总人数与经济增长率对旅游总收入的影响并不大。

旅游总收入对旅游总人数的贡献率先小幅度降低，从第三期开始慢慢趋向平稳，贡献率均不低于80%；旅游总人数对其自身的贡献率呈减小趋势；DGP增长率对旅游总人数的贡献率刚开始增长，之后渐渐趋向稳定。因此，旅游总人数受自身以及当地GDP的影响低于旅游总人数受旅游总收入的影响。

旅游行业总收入对GDP增长率的贡献率基本处于平稳，在10%上下；旅游总人数对GDP增长率的贡献率在较低的水平缓慢上升趋于平稳；GDP增长率对自身的贡献率在较高水平上缓慢减少，贡献率均在80%以上。说明GDP增长率对经济发展的作用整体上来看要大于旅游总收入和旅游总人数的作用。

四、结论与建议

本文选取1994—2019年陕西省旅游行业总收入、国内外来陕旅游总人数、GDP作为旅游行业发展与经济增长的度量指标，通过ADF检验、VAR模型等对陕西省旅游业与经济增长之间的动态关系进行分析。得出以下结论: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；经济增长对旅游总收入以及旅游人数的影响比较显著。旅游业的发展从意义上不单单是自身的发展，它是多元化的，覆盖范围极强的行业。因此，本文提出以下参考建议。

首先，陕西省在将旅游业大力发展的同时，应该加大对导游人员的检查力度，我国对导游职员执证能力的要求过于宽松，导致许多原本不是本行业的人员成为导游，使得该行业的整体水平有所下降，应该对没有资格证而上岗的人员加大惩罚力度；其次，在很多景区导游会引诱游客购买商品，自己从中取得提成，这种做法很大程度会引起游客的反感，应杜绝在景区内出现隐形消费的行为。

第二，在陕西省旅游总人数中，国际游客越来越多，因此，陕西省可依靠高校数量的优势，培养出高端、复合型国际旅游行业佼佼者；各大高校也可与景区合作，在高校内建立培训班，培养出适合各景点的专业人员，让更多的国际游客体会到更好的旅游服务，这一措施在一定程度上也可使一些大学生的就业情况有所改善。

第三，近年来旅游景区存在的安全隐患越来越多，景区应该选择专业的机构对景区进行安全评估；游客的不重视也是导致景区产生安全隐患的原因之一，在游客进入景区之前负责人员应该对游客需要注意的安全事项进行讲解，同时加强景区的安全防范，工作人员应当时刻注意游客的动向避免意外的发生。

第四，在互联网高速发展的今天，旅游者获取旅游信息的一个重要途径就是通过互联网，人们可以在互联网进行购票、查看景区相关项目，语音导游可以对景区进行解说、推荐相关服务。陕西省应该提高并更好的实现旅游智能化，使旅游者可以花费较少的时间对陕西省的旅游资源等一系列情况有全面的了解，从而更好的规划自己的旅游计划等。

陕西省在发展旅游业过程中，政府应制定相关政策，保证旅游业长期、持续、稳定的发展，使旅游行业与经济增长更好的相互配合、相互补充，发挥现有的本地资源优势、战略和政策优势抓住发展的机遇，同时正确认识在发展过程中所遭遇到的相关问题，提出相关改良措施，及时进行完善，从而更好的促进陕西省经济发展。