西南地区旅游产业投资、经济发展与产业结构优化——基于PVAR模型的检验

李广宏，赵庆玺

(桂林理工大学 旅游与风景园林学院，广西 桂林 541000)

西南地区涵盖我国西南部广大边陲地区，包括四川省、云南省、贵州省、重庆市与西藏自治区。相比于我国中部与东南沿海地区，西南地区虽然受地理位置、交通条件等因素的限制，经济发展水平相对落后，但丰富的自然与历史人文资源为旅游产业发展奠定了良好的基础。目前，我国旅游产业发展迅猛，旅游经济增长已由资源开发向着资本驱动转变[1]，旅游产业投资成为旅游业发展的重要驱动力。西南地区各省均出台政策，积极引导各方资本投资进入旅游产业，旅游产业三大核心部门(饭店业、景区业、旅行社业)的投资不断增长，旅游业为西南地区经济发展作出了巨大的贡献，并逐渐成为西南地区经济增长的支柱产业。与此同时，由于旅游产业具有产业链条长、行业关联广的特性，旅游产业的繁荣发展促进了产业链条的不断延伸，日益兴起的“旅游+产业”、出入境旅游、工业旅游、乡村旅游等新旅游业态，推动了产业结构重心由第一、二产业向第三产业转变，旅游业在产业结构优化中扮演着越来越重要的角色。

目前，我国学者对于经济发展与旅游产业投资、经济发展与产业结构优化之间关系的研究已经取得了一定成果：对于经济发展与旅游产业投资关系的研究以苏建军[2]与章杰宽[3]为代表，分别使用重心模型与系统动力学模型进行了时空演变特征分析与相关性分析；对于经济发展与产业结构优化关系的研究主要以相关性与空间演变为主，且研究方法未基于面板数据，如李优树[4]使用主成分分析、吴瑾[5]使用格兰杰因果检验、李翔[6]使用空间计量模型、王业雯[7]使用向量自回归模型。总体来看，我国学者更注重旅游产业整体对于经济发展与产业结构优化的影响，而研究旅游产业投资对产业结构优化与经济发展的文献十分稀少；在研究方法上主要采用空间响应、时空演变与构建物理模型的方法，而利用面板数据构建计量模型的文献相对较少。鉴于此，本文以西南地区整体为研究对象，选用2000—2016年西南地区面板数据建立面板向量自回归(PVAR)模型，同时结合脉冲响应与方差分解来深入探讨经济发展、旅游产业投资与产业结构优化三者之间的动态关系，以期能够得出客观的判断并为西南地区公共政策的制定提供借鉴。

一、变量选取、数据来源与PVAR模型

(一)变量选取

1.旅游产业投资(TI)

旅游饭店、旅游景区和旅行社作为旅行业三大核心部门，是区域旅游接待的核心载体和旅游投资的关键领域，聚集了区域旅游投资的资金、人才、技术、品牌等资源[8]。因此，本文选用旅游业三大核心部门固定资产投资额作为衡量旅游产业投资水平的指标。

2.产业结构优化(IND)

产业结构优化升级最直接的体现为第一产业所占地区生产总值的比重下降，第二、三产业所占比重上升。考虑到西南地区总体产业结构优化处于较低水平，西藏自治区、贵州省、云南省产业结构正由第一产业逐渐向第二、三产业转化，因此，本文采用非农产业产值占据生产总值比重来反应产业结构优化水平，计算公式为：

(1)

其中IND代表非农产值比重，X、X2、X3分别代表地区生产总值、第二产业产值与第三产业产值。IND越高代表着非农产业产值所占比重越高，产业结构优化水平也就越高，反之则较低。

3.经济发展(GDP)

综合考虑数据的可靠性与可获取性，选取地区生产总值(GDP)作为衡量地区经济发展的指标。

(二)数据来源

本文采用2000—2016年我国西南地区省级面板数据作为研究样本，相关数据来自西南地区各省《统计年鉴》《国民经济和社会发展统计公报》《政府工作报告》与《中国旅游统计年鉴》(含副本)，对于缺失值与异常值，采取多重插补法与回归插补法等相关统计学方法完善数据。

(三)PVAR模型

面板向量自回归模型(Panel Data Vector AUtoregression,简称为PVAR模型)由Holta-Eakin将VAR模型与面板数据相结合后于1988年首次提出，经过Kao、Love 和 Zicchino等学者的发展现已成为一种十分成熟的模型。与普通VAR模型相比，PVAR模型对于时间序列长度要求更低：若用T来表示时间序列长度，m来表示滞后阶数，当满足T≥m+3时，可对参数进行估计；当满足T≥m+2时，可估计滞后阶数。此外，PVAR模型还兼顾面板数据模型与时间序列模型优点，有效控制了截面个体异质性的问题，可以更好地揭示出解释变量的冲击与被解释变量的影响机制。本文利用三个所选变量构建PVAR模型，分析西南地区旅游产业投资、产业结构优化与经济发展之间的关系，具体模型为：

yit=ηi+γt+∑pj=1βjyit-j+μit。

(2)

其中，yit={TIi,t,INDi,t,GDPi,t}，PVAR模型是将旅游产业投资、经济发展与产业结构优化三个指标均作为内生变量；yit-j为yit的j阶滞后项，即以内生变量的滞后项为解释变量。i表示西南地区各省份，t表示年份，p表示滞后阶数，ηi为个体效应向量，γt为时间效应向量，βj为系数矩阵，μi,t为随机干扰项。

二、实证分析

(一)面板数据单位根检验与协整检验

1.面板数据单位根检验

为避免PVAR模型中存在伪回归现象并确保脉冲响应与方差分解稳定，利用Stata15.0软件，采用LLC(同质单位根)检验方法与IPS(异质单位根)检验方法对面板数据进行面板单位根检验，若面板数据均通过检验则视为面板数据平稳；反之，则视为面板数据不平稳。为消除序列可能存在的异方差现象，对旅游产业投资、经济发展与产业结构优化分别取对数处理，原数据序列协整关系不会改变，分别记为lnTI、lnGDP与lnIND。检验结果如表1所示，在水平状态下lnTI、lnGDP与lnIND的P值均未通过5%水平下的显著性检验，不拒绝原假设，即面板数据表现为不平稳。对lnTI、lnGDP与lnIND进行一阶差分后进行平稳性检验，分别记为dlnTI、dlnGDP与dlnIND，检验结果均通过5%水平下的显著性检验，序列表现为平稳，因此旅游产业投资、经济发展、产业结构优化序列均为一阶单整。

表1 面板数据单位根检验

2.面板数据的协整检验

为检验非平稳的时间序列之间是否存在长期稳定关系，需要对数据dlnTI、dlnGDP与dlnIND进行协整检验。常见的协整检验方法主要有以EG两步法为基础的Pedrono与Kao检验法、以Johansen为理论基础的协整检验法。本文采用Kao协整检验方法，检验结果如表2所示，均通过5%水平下的显著性检验，拒绝原假设H0:所有个体之间不存在协整关系，即存在协整关系，面板数据通过协整检验。

表2 面板数据协整检验

(二)格兰杰因果检验

从协整检验与PVAR模型稳定性检验可以看出，旅游产业投资、经济发展与产业结构优化之间存在着长期稳定的均衡关系，通过格兰杰因果检验来进一步判断三个变量之间的因果关系。检验结果如表3所示，结果显示：旅游产业投资与经济发展之间存在着双向格兰杰因果关系；产业结构优化与经济发展和旅游产业投资之间存在单项因果关系，综合来看三者之间联系密切。具体而言，在我国西南地区：(1)旅游产业投资与经济发展之间互为格兰杰原因，表明旅游产业投资的增加可以促进经济发展，同样，经济发展也有助于旅游产业投资的增加；(2)经济发展是产业结构优化的格兰杰原因，表明经济发展有助于产业结构优化；(3)旅游产业投资是产业结构优化的格兰杰原因，表明旅游产业投资可促进产业结构优化。

表3 格兰杰因果检验

(三)面板矩阵估计(GMM)

1.最优滞后阶数选取

建立PVAR模型首先要选取最优的滞后阶数，滞后阶数选取若过短导致建模结果可信度低；滞后阶数选取过长则导致自由度降低，损失部分样本数据。本文利用MBIC、MAIC与MQIC三个准则选取最优滞后阶数，确定最优滞后阶数为一阶。

表4 PVAR模型最优滞后阶数选取

2.PVAR模型的稳定性检验

为保证面板矩估计结果的可信度需要对PVAR模型进行稳定性检验。建立一个以一阶为最优滞后阶数的PVAR模型，并对其进行稳定性检验，检验结果如图1。结果显示，各变量的特征根均分布在单位元内，即所建立的PVAR模型是稳定的。

图1 PVAR单位元与特征根

3.面板矩估计(GMM)估计

选用一阶差分变量对PVAR模型进行GMM估计，为了提高估计结果的精确度，采用一阶向前差分法(Helmert变换)消除模型中个体固定效应产生的影响，结果如表5所示。

表5 面板数据GMM估计

以旅游产业投资(dlnTI)为依赖变量，可知：滞后一期的旅游产业投资(dlnTI)对自身当期影响显著为正，通过10%水平下的显著性检验，影响系数为0.172 9；滞后一期的经济发展(dlnGDP)与产业结构优化(dlnIND)对当期旅游产业投资(dlnTI)的影响系数分别为正向的0.088 7与0.167 8，但不显著。说明目前我国西南地区旅游产业投资的增加主要依赖于自身的发展，经济发展与产业结构优化虽然对旅游产业投资均有正向促进作用，但促进作用较为微弱。

以经济发展(dlnGDP)为依赖变量，可知：滞后一期的经济发展(dlnGDP)对自身当期影响显著为正，通1%水平下的显著性检验，影响系数为0.641；滞后一期的旅游投资(dlnTI)与产业结构优化(dlnIND)对经济发展也均存在正向促进关系，影响系数分别为0.157 4与0.865 0，产业结构优化对经济发展的影响通过5%水平下的显著性检验，而旅游产业投资的影响不显著。这十分符合西南地区发展现状，虽然近年来旅游产业投资飞速增长，但相比于旅游产业发达的东南沿海地区，西南地区旅游产业投资仍处于较低水平，尤其在云南省、贵州省、西藏自治区旅游产业投资大部分来源于政府投资，社会资本投资所占比例较低，再加上旅游产业投资收益的滞后性，经济效益在滞后一期难以体现。

以产业结构优化(dlnIND)为依赖变量，可知：滞后一期的产业结构优化(dlnIND)对自身当期影响显著为正，通过1%水平下的显著性检验，影响系数为0.461 1；滞后一期的旅游产业投资(dlnTI)与经济发展(dlnGDP)对产业结构优化存在正向促进关系，影响系数分别为0.033与0.823 3，其中，经济发展对产业结构优化的影响通过5%水平下的显著性检验，且影响系数高于产业结构优化对自身的影响，而旅游产业投资不仅影响系数较低，且未通过显著性检验。说明西南地区经济发展对于产业优化有极强的促进作用，而旅游产业由于发展水平不高，投资额也较低，导致旅游产业投资对于地区产业结构优化的促进作用较为微弱。

(四)脉冲响应与方差分解

1.脉冲响应

脉冲响应函数用来描述一个标准差单位冲击下，其他内生变量对冲击的动态反应情况，在PVAR模型中，任何一个变量的变动都会对自身以及其他变量产生响应的冲击变化。脉冲响应结果如图2所示，其中横坐标表示响应期数，纵坐标表示对冲击变量的响应程度。

在一个标准差的旅游产业投资冲击下(图2(a)、图2(b)、图2(c))：由图2(a)可知，旅游产业投资对自身冲击的响应在当期达到最大，之后的响应迅速下降，在经历第1～2期下降趋势减缓后，于第2～3期逐渐稳定，变化态势趋近于0。由图2(b)可知，旅游产业投资对于经济发展在当期处于负向影响，并随着时间的推移负向影响不断降低，于第1～2期逐渐转化为正向影响，在第2期之后呈现出稳定的正向影响。这主要由于旅游产业投资在当期往往难以立即产生经济效益，尤其是在对旅游饭店、旅游景区与旅行社的投资，经济效益凸显在时间上具有滞后性，经过一段时间后经济效益凸显此时转变为正向响应。由图2(c)可知，产业结构优化对于旅游产业投资响应均为正向响应，呈现出渐进式递减的趋势并于3期后逐渐趋于稳定。

在一个标准差的经济发展冲击下(图2(d)、图2(e)、图2(f))：由图2(d)可知，旅游产业投资对于经济发展的响应程度由当期的0不断增强，于第2期达到较高水平并且产生持续稳定的响应，表明经济发展对于旅游产业投资会产生长久稳定的正向促进作用。由图2(e)可知，经济发展对于自身响应体现为渐进式的递减趋势，在当期达到最大值，随后平稳地降低。由图2(f)可知经济发展对产业结构优化当期为轻微负向响应，但随后快速增强转变为正向并在第1期达到最高，然后呈现出缓慢递减的趋势，说明在经济发展初期对产业结构优化的作用尚不明显，随后正向作用迅速凸显并于第2期达到峰值，随着时间的推移正向促进作用维持在一定的均衡水平，意味着短期内经济发展对产业结构优化会作出较大贡献。

在一个标准差的产业结构优化冲击下(图2(g)、图2(h)、图2(i))：由图2(g)可知，旅游产业投资对产业结构优化响应水平由当期的0迅速增长，并在第1期达到了峰值，随后平稳下降并于第4期逐渐趋于平稳。由图2(h)可知，经济发展对产业结构优化的响应水平从当期至第1期迅速提升，于第2期增速降缓并达到最高值，随后响应水平逐渐降低，但仍维持在较高水平，说明产业结构优化对经济发展具有显著且持久的正向促进作用。由图2(i)可知，产业结构优化对自身的影响表现为渐进式递减的过程，于当期达到峰值后开始降低，说明产业结构优化对自身的影响具有迅速性与即时性的特点。

综合图2，旅游产业投资、经济发展与产业结构优化三者之间从长期来看，均存在着正向促进的关系。

图2 脉冲响应结果

2.方差分解

为进一步分析不同变量冲击对其他变量产生变动的贡献率，进行方差分解，结果如表6所示。

表6 方差分解

在“旅游产业投资方差分解”一栏中，西南地区旅游产业投资在第1期只受到自身波动影响，在第2期经济发展与产业结构优化对旅游产业投资的贡献率逐渐显现并逐期增长。从第10期的影响来看，旅游产业投资对自身的贡献率始终保持在96%以上的水平，而产业结构优化与经济发展对于旅游产业投资的贡献率较低，这说明旅游产业投资更依赖于自身发展。

在“经济发展方差分解”一栏中，在第1期经济发展的影响主要来自于自身，尚未受到产业结构优化的影响，在第2期产业结构优化的贡献率开始凸显并随着时间的推移越来越大，从第1期0增长为第10期的18.001 9%，说明产业结构优化对于经济发展具有较强的积累效应，并产生了“产业结构优化红利”。

在“产业结构优化方差分解”一栏中，在第1期产业结构优化的影响主要来源于自身，旅游产业投资与经济发展的贡献率较低,分别为0.363 1%与0.028 0%，而从第2期开始经济发展的贡献率迅速提升，第10其贡献率已经达到30.233 1%，说明从长期来看，经济发展是促进产业结构优化的主要动力之一。

三、结论与相关建议

通过对我国西南地区旅游产业投资、经济发展与产业结构优化之间关系的实证研究得出以下结论：格兰杰因果检验表明三者之间具有密切的联系；通过PVAR模型的广义矩阵(GMM)估计得知三者之间存在正向促进的关系；脉冲响应与方差分解表明，经济发展与产业结构优化对旅游产业投资的影响不仅在短期内存在滞后性，而且对旅游投资的影响十分微弱，旅游产业投资主要依赖于自身的影响。旅游产业投资对于经济发展与产业结构优化总体影响较小，但经济发展与产业结构优化二者相互之间的影响呈现出稳定增长的趋势。基于上述分析，提出以下建议。

一是拓宽旅游投资渠道，多方位吸纳旅游投资。政府应采用与社会资本合作的发展模型，加大对旅游产业投资的力度，带动社会资本投资。社会资本投资相比于政府投资有更强的利益驱动性，一旦产生可观的经济收益，势必会吸引更多资本进入旅游产业，为旅游产业发展注入更强劲的动力。

二是优化旅游投资分配结构，提升旅游投资效率。在旅游资本驱动发展的新时期，旅游投资对于旅游产业发展具有重要意义，而旅游业的发展又可以促进经济增长与产业结构优化，因此按理论来说旅游产业投资应该成为经济发展与产业结构优化的积极力量，但由分析结果可知，西南地区旅游产业投资对经济发展与产业结构优化的促进作用较小，理论结果并未出现。说明西南地区旅游产业投资效率较低，即旅游投资转化为经济利益的效率较低，因此需要政府充分发挥主观能动性，更加合理地分配各类社会投资与政府投资，整合投资效率偏低的旅游行业，提高旅游投资效率。

三是加快发展第三产业，促进产业结构优化升级。由分析结果可知，结构优化与经济发展之间不仅存在着显著的格兰杰因果关系，二者之间具有显著的正向影响且呈现出日益增强的趋势，即产业结构优化可以促进经济发展，经济发展也有助于产业结构优化。因此，政府应政府应以第三产业为发展重点，促进地区产业结构优化升级，进而激发经济发展活力，最终形成产业结构优化与经济发展相互促进、协同发展的良好局面。