国际旅游外汇收入的影响因素研究

2020-12-14 03:55李栩萌赵艺
商业经济 2020年9期
关键词:实证分析经济增长

李栩萌 赵艺

[摘 要] 从国际旅游外汇收入入手,选取2000-2018年全国31个省、直辖市的面板数据,探究国际旅游外汇收入对经济增长的影响,以及其与地区常住人口、失业率、产业发展的关系。利用stata软件对面板数据进行实证分析,并对比考虑时间效应和地区效应对分析结果的影响。结果显示,在考虑时间效应和地区效应时,经济发展水平、工业发展对国际旅游外匯收入有显著影响,而未考虑时间效应和地区效应时,经济发展水平、各产业发展、地区人口、失业率均对国际旅游外汇收入有显著影响。故各地区在积极发展旅游产业时,不仅要积极开发景点,也要注重基础设施建设,积极提高地区经济发展水平。

[关键词] 国际旅游外汇收入;经济增长;固定效应;实证分析

[中图分类号] F590[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043(2020)09-0095-03

一、引言

近年来,旅游业作为带动经济发展的重要产业部门,被确定为国民经济的主要增长点之一。在旅游功能占主导地位的旅游城市,旅游业已经成为经济发展的主导产业。其中,入境旅游作为旅游业的重要组成部分,其所发挥的作用是不可忽视的。

1978年,我国入境旅游人数仅为180.92万人次,旅游外汇收入也只有2.63亿美元,到了2010年,我国入境旅游者人数达到13376.22万人次,旅游外汇收入也增加到458.14亿美元,并成为世界第三大入境旅游目的地国家。2018年中国接待入境游客11836万人次,旅游外汇收入780.05亿美元。中国入境旅游在推动构建旅游接待体系、提升服务水平,以及在树立国际形象、弘扬中华文化、促进中外文化交流等方面均发挥了巨大的作用。

入境旅游业的发展既创造了大量外汇收入、提供了更多的就业机会、拉动了产业发展,又体现了区域的旅游竞争力和对外开放程度,因而其也是衡量一个国家或地区旅游业综合实力的关键指标。本文从此方向入手,分析国际旅游外汇收入对经济增长的影响,以及其与地区常住人口、失业率、产业增长的关系。

二、数据来源和数据描述

(一)数据的选取与来源

本文选取了全国共31个省、直辖市地区2000-2018年共19年的面板数据,分析指标为国际旅游外汇收入(百万美元)、地区生产总值(亿元)、年末常住人口(万人)、城镇登记失业率(%)、第一产业增加值(亿元)、第二产业增加值(亿元)、第三产业增加值(亿元)。数据来源于国家统计局官方网站。

(二)变量名及含义

变量名及符号如表1所示。

(三)数据的描述性统计

1.数据的均值、方差及最大值和最小值

其中,地区数据按1、2、3…依次排列,每个地区由不同的数字代表,代表不同地区数字的数值并无实际含义。

tourinc最大值出现在2018年广东省,为20,512百万美元,最小值出现在2003年宁夏回族自治区,为0.840百万美元。观察数据可以发现,国际旅游外汇收入在不同年份、不同地区之间相差较大。

2.国际旅游外汇收入随地区生产总值变化的散点图

从上图中点的分布状态我们可以发现,国际旅游外汇收入随地区生产总值的增加而增加,即可粗略地认为二者存在着正向相关关系。

3.相关性分析

从表中数据来看,tourinc和gdp的相关系数为0.691,即国际旅游外汇收入和地区生产总值有较强的相关性,tourinc和district、year也有一定的相关性,再后续的分析中要考虑时间和地区的固定效应。此外,从系数上来看,tourinc和各个变量的相关系数均不为0,其中和aad2、add3的相关系数较大,分别为0.650、0.739,即国际旅游外汇收入对第二产业增加值、第三产业增加值有较大的影响。

三、模型设定

由于变量间的数值相差较大,为了缩小变量取值范围,提高拟合精度,故在分析时对变量做对数变换。考虑到影响国际旅游外汇收入的因素较多,很难找出不遗漏变量的回归模型。本文旨在探究各个变量对国际旅游外汇收入的影响的显著性及影响程度,故选取简单线性回归模型,并将不同类型的变量分别放入到不同的模型中进行回归分析,模型形式设定如下:

Ln(tourinc)=β0+β1Ln(gdp) (1)

Ln(tourinc)=β0+β1Ln(population) (2)

Ln(tourinc)=β0+β1Ln(une) (3)

Ln(tourinc)=β0+β1Ln(add1)+β2Ln(add2)+β3Ln(add3) (4)

其中,β0、β1、β2、β3为模型参数。

四、实证分析

本文选用stata软件中“xtreg”回归命令对模型进行回归分析。相较于“reg”命令,“xtreg”回归命令对数据进行了简单聚类和差分,更适合用于对面板数据的处理。由于本文主要分析变量间的相关关系,不进一步探讨变量间的长期均衡关系,故不对数据做协整检验、格兰杰因果检验等相关处理。不考虑固定效应的回归模型结果如表4所示。

模型1可写成Ln(tourinc)=-1.989+0.911Ln(gdp),Ln(gdp)在1%的置信水平对Ln(tourinc)有显著影响。

模型2可写成Ln(tourinc)=-46.070+6.463Ln(population),Ln(population)在1%的置信水平对Ln(tourinc)有显著影响。

模型3可写成Ln(tourinc)=8.708-2.057Ln(une),Ln(une)在1%的置信水平对Ln(tourinc)有显著影响。

模型4可写成Ln(tourinc)=-0.965-0.082Ln(add1)+0.738Ln(add2)+0.207Ln(add3),Ln(add2)在1%的置信水平对Ln(tourinc)有显著影响。

从上表数据来看,在不考虑时间和地区的固定效应的情况下,地区生产总值、年末常住人口、城镇登记失业率、第二产业增加值对国际旅游外汇收入均有显著的影响。其中,显著性最强的指标是地区生产总值。影响显著且相关性最大的指标是失业率。模型4的决定系数最大,R2=0.777,即模型4可以较大程度上解释国际旅游外汇收入的变化,回归拟合效果较好,拟合优度相对来说较高。

模型4中,只有第二产业增加值对国际旅游外汇收入有显著的影响,该结果和表3展现的相关性分析结果有一定的出入。

即我们可以认为,在不考虑时间效应和地区的固定效应的情况下,地区生产总值、年末常住人口、第二产业增加值对国际旅游外汇收入有正向的促进作用,相反地,城镇登记失业率对国际旅游外汇收入有抑制作用。

从相关性分析的结果中可以发现,国际旅游外汇收入和时间、地区有一定的相关性。接下来,本文在模型回归过程中加入对地区和空间的固定效应的考虑,再对回归结果进行分析和探究。考虑固定效应的回归模型结果如表5所示。

模型1可写成Ln(tourinc)=-4.368+1.440Ln(gdp),Ln(gdp)在1%的置信水平对Ln(tourinc)有显著影响。

模型2可写成Ln(tourinc)=10.424-0.424Ln(population),Ln(population)在10%的置信水平對Ln(tourinc)没有显著影响。

模型3可写成Ln(tourinc)=7.273+0.019Ln(une),Ln(une)在10%的置信水平对Ln(tourinc)没有显著影响。

模型4可写成Ln(tourinc)=0.428-0.092Ln(add1)+0.937Ln(add2)+0.132Ln(add3),Ln(add2)在1%的置信水平对Ln(tourinc)有显著影响。

相较于未考虑固定效应的模型,考虑固定效应的模型回归结果显示,各变量的显著性整体降低,部分变量变得不再显著。考虑固定效应后,只有地区生产总值、第二产业增加值两个变量对国际旅游外汇收入有显著性影响。该结果和不考虑固定效应的分析结果有较大出入。

从结果来看,城镇登记失业率、年末常住人口、第一产业增加值、第三产业增加值对国际旅游外汇收入无显著影响,可认为城镇登记失业率、年末常住人口、第一产业增加值、第三产业增加值和国际旅游外汇收入没有较为直接的联系和影响,这些变量和国际旅游外汇收入在数据趋势上有一定程度的相似,主要是来源于地区和年份的影响。

五、结论与建议

地区生产总值对国际旅游外汇收入有显著影响,究其原因,一方面国际旅游外汇收入是地区生产总值的组成部分;另一方面,地区生产总值代表了一个地区的经济发展水平,国际游客在选择旅游地点时,也会偏好基础设施建设更好、经济发展更快的城市。故地区生产总值会对国际旅游外汇收入有较为显著的影响。

在对产业增加值影响的分析方面,旅游业不仅会促进就业以及服务行业的发展,还会较大程度上促进工业发展。旅游业的发展需要基础设施建设以及生产相关旅游产品如纪念品等。很多地区的旅游业发展不仅仅依靠山水、古建筑等自然、人文景观,也依靠一些娱乐设施的建设。其中,比较知名的例子有上海迪斯尼乐园、杭州宋城等等。这些大型娱乐设施的建设一定程度上促进了当地工业的发展。

故各地区在发展旅游业的同时,不仅要注重景点的开发,同时也要注重城市及景区相关基础设施的建设,积极提高地区经济发展水平,增加地区对游客的吸引力。此外,国际旅游外汇收入对常驻人口、失业率影响并不显著,说明该地区的国际旅游规模对人口的吸引力是较弱的,对就业也没有较为显著的促进作用。但是地区的国际旅游规模在一定程度上可以促进该地区工业的发展,故积极提高国际旅游规模对经济增长及工业发展均有正向的影响。

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[责任编辑:高萌]

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