蔡芳娜
(三明学院 经济与管理学院,福建 三明 365004)
党的十八大以来,党中央持续推动生态文明建设。福建省作为全国首个生态文明试验区,肩负引领全国生态文明建设和体制改革的要务。加快产业转型升级,推进绿色经济变革,是福建省必须坚实迈出的步伐。旅游业是经济发展中的重要产业,在我国更是战略性支柱产业。福建省是海上丝绸之路的主要发源地和起始点,“一带一路”倡议为福建省旅游发展带来巨大机遇。围绕“旅游业要发展成为福建省新的主导产业”的发展定位,“清新福建”和“全福游、有全福”品牌效应不断扩大,旅游业作为绿色产业稳步向好发展,在福建省生态文明建设过程中愈发重要。文章通过计量模型研究福建省旅游业对经济增长的影响,探索两者之间的长期动态关系,以期为有关部门制定旅游业的产业规划和制度政策提供借鉴,为福建省的生态文明实验区建设添砖加瓦。
旅游业与经济增长的关系一直是国内外研究的热点。国外的研究开始较早,成果颇丰。Balaguer[1](P877-884)、Eugenio-Martin[2](P26)、Oh[3](P39-44)和Katircioglu[4](P2741-2750)等学者分别以西班牙和拉丁美洲国家等为例,研究旅游业对经济增长的长期影响,证实旅游业可以提高经济增长速度。因为旅游业具有相当长的产业链,旅游业的发展可以一业带动百业,吸引投资,改善当地的基础设施状况。通过产业的关联效应带动住宿、餐饮、物流和零售业等其他相关产业的发展,提升就业水平,增加税收收入,促进区域经济发展。亦有学者持相反观点,认为旅游业是经济增长的“诅咒”[5](P185-191)。Capó[6](P615-627)和 Chao[7](P501-515)分别以西班牙和德国为例,研究得出旅游业会损害经济增长的结论:西班牙巴利阿里群岛和加那利群岛由于高度依赖旅游业,出现了“资源诅咒”现象,旅游业的繁荣带来其他部门的衰竭,长期对经济产生不良影响,德国也出现了类似的情况。 另外,Medina-Muñoz[8](P270-298)等学者认为旅游业由于禀赋不均衡会导致收入不平等加剧,不利于减贫和经济增长。
国内的研究虽起步较晚,但发展速度较快,研究方法多样。最初的研究为张凌云[9](P41-44)提出的乘数效应;匡林[10](P39-43)系统分析了旅游乘数理论,细化说明了各类乘数;李江帆等[11](P19-25)对广东的旅游业乘数进行了测算。旅游卫星账户的出现,为研究旅游业对经济增长的影响提供了更为精确的数据,如李志青[12](P66-69)对上海市的测度和王如东等[13](P20-24)对苏州市的测度等。随后,学者普遍运用各种统计计量方法进行研究。如余洁[14](P163-168)运用耦合协调发展模型研究山东旅游业与区域经济的协调状况;赵磊[15](P33-49)采用PCSE估计、FE-DK估计、工具变量法、固定效应模型等研究中国旅游发展与经济增长的关系;王钦安等[16](P872-875)采用相关分析、回归分析和弹性分析法研究黄山市旅游业与经济增长的关联性;张洪等[17](P56-68)运用数据包络分析方法,测度我国12个沿海省市的旅游发展效率,并通过协调发展评价模型评价旅游业发展与经济增长的协调关系。
综上所述,学者对旅游业与经济增长之间关系的研究所用方法相去甚远,但旅游业产业链条长、产业带动能力强以及其对经济增长的关键影响得到广泛认可。旅游业作为社会服务业的一种,发展亦依赖于宏观经济的运行状况,过于强调旅游业对经济增长的作用不免片面割裂有失周全。从最早的旅游乘数到旅游卫星账户,及以经济增长理论为基础的研究,都偏向旅游业对经济增长的单向作用,两者之间的相互作用和双向影响却无从考量。[18](P122-129)向量自回归(VAR)模型克服了上述局限性,并且不需假定约束条件亦能估计联合内生变量的动态关系,因而在经济学研究中被广泛使用。因此,在对福建旅游业与经济增长的双向影响互动研究中,引入该模型作为研究工具,以入境旅游人数、国际旅游外汇收入、国内旅游人数和国内旅游收入作为旅游业的代表指标,以福建国内生产总值为经济增长的代表指标,研究福建省旅游业与经济增长的关联特征与长期动态关系。
据2020年福建省国民经济和社会发展统计公报显示,福建省2020年全年接待入境游客229.67万人次,其中过夜游客225.77万人次,国际旅游外汇收入20.69亿美元;全年接待国内旅游人数36 981.07万人次,国内旅游收入4927.72亿元,旅游总收入5070.41亿元。福建省全年第三产业增加值20 842.78亿元,旅游业贡献了将近四分之一。旅游A级景区、星级饭店和旅行社被称为旅游产业的三大支柱,这三驾马车在福建省各地市呈现出并驾齐驱之势,见表1。据统计,截至2020年12月,全省共有等级旅游景区 405家,其中5A级景区10家,4A级景区99家;共有星级饭店283家,其中五星级52家,四星级133家;共有旅行社1203家,其中具有出境游资格的128家。通过各地市的横向空间对比分析发现,福建省优质的资源集中在闽东北和闽西南两区,特别集中于福州、厦门、武夷山三大核心区。
表1 福建旅游业概况(截至2020年12月)
VAR模型的全称是向量自回归(Vector Auto-Regression)模型,1980年由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。[19](P15-22)该模型是用研究系统中的当期变量对全部变量的若干期滞后变量进行回归,一般表达式为[20](P63-71):
上式中,Yt代表福建省经济增长指标的各年份数值,Xt代表旅游业发展的各个指标,经济增长变量与旅游业发展变量的滞后期分别为p阶和 r 阶,(A1,A2,…,Ap)和(B1,B2,…,Br)是待估计矩阵,εt是随机扰动项。
福建省统计年鉴自1997年开始分开统计国际旅游和国内旅游,基于数据的可获得性和可比性,文章选取的时间轴为1997至2019年,采用入境旅游人数(NIT,人次)、国际旅游外汇收入(FEE,万人次)、国内旅游人数(DT,万人次)、国内旅游收入(DTE,亿元)与福建省国内生产总值(GDP,亿元)的面板数据。
在用面板数据进行回归的时候,由于多重共线性和异方差性等原因的存在,原始不平稳的数据之间会出现伪回归的情况,研究结论丧失现实价值。[21](P60-65)因此在建立VAR模型之前,先用ADF检验方法对各变量序列和其差分序列进行平稳性检验。确定最佳滞后阶数之后,经过对各变量的协整检验,建立VAR模型,并对其进行稳定性检验,验证是否无特征根在单位圆外,以确定模型是否与实际相符。VAR模型不仅仅是理论上的计量分析模型,在实际运用中,较分析变量间的影响,它更适合分析整个模型受到特定冲击时对经济系统产生的影响,即脉冲响应分析。[22](P251-254)脉冲响应分析能够直观形象地阐明各种变量之间动态交互影响的复杂关系。
平稳性检验主要是对表示经济增长的指标GDP和表示旅游业的指标 NIT、FEE、DT、DTE进行ADF检验。运用Eviews软件,首先对各变量原始序列分别进行检验,结果五个检验变量都存在单位根,为非平稳序列,进行一阶差分处理之后,仍然不满足平稳性要求,而二阶差分各变量都达到了平稳序列的要求,结果见表2。根据表中结果可知,原始序列是二阶单整的,各个变量同阶单整,满足VAR模型构建要求,可以进一步对该系统构建向量自回归模型。
表2 旅游业指标和经济增长指标平稳性检验
确定VAR模型的滞后期是关系模型有效性的关键环节,根据表3的计算结果,可知模型的滞后阶数选择2。据此对各序列变量进行二阶滞后的向量自回归,VAR(2)模型的回归方程的拟合优度和调整后的拟合优度都大于90%,证明模型的拟合效果很好,较好地反映了各变量之间的长期动态关系。
表3 向量自回归模型滞后期的确定标准
VAR模型是关于多个变量之间的均衡关系,故以国内生产总值、入境旅游人数、国际旅游外汇收入、国内旅游人数、国内旅游收入为基本 变 量 ,定 义 Zt=[GDPt,NITt,FEEt,DTt,DTEt]'。在VAR模型中,较少关注单个系数是否显著,重要的是做模型整体的平稳性和显著性。结合Eviews软件得到的系数,最终得到的VAR模型表达式为:
VAR模型平稳性检验结果见图1,特征根无一在单位圆外,即所有特征根都小于1,模型整体具有稳定性,能够恰当反映福建省国内生产总值、入境旅游人数、国际旅游外汇收入、国内旅游人数和国内旅游收入的长期交互关系,可以后续研究与VAR模型相关的脉冲响应函数,进行脉冲响应研究。
图1 VAR模型平稳性检验结果图
将福建省国内生产总值与旅游业各变量进行交互的脉冲响应分析,得到结果如图2、3。图中的各横轴数字表示的是滞后期数,实线为脉冲响应函数图像,表示被解释变量对解释变量冲击产生的响应,虚线表示正负两倍的标准差偏离区间。
图2 GDP对旅游业各变量的一个标准差冲击响应图
图3 旅游业各变量对GDP的一个标准差冲击响应图
1.GDP对旅游业各变量的响应
如图2a所示,国内旅游人数的一个标准差的冲击在前两期会对GDP产生正向影响,正向影响在第2期时达到一个峰值,而后是负向影响,并且负向影响在第4期达到峰值,之后在第5~6期时又转为正向影响,正向影响在第6期达到最大,而后呈现螺旋式的正负交替影响。这表明随着旅游人数的增加,起初可以发挥旅游业的带动作用,对经济增长起到正向作用。旅游者会因为良好的旅游体验再次旅游,而且会影响周边的亲友进行旅游,旅游者的生活惯性会使旅游成为一种生活习惯。虽然如此,随着时间的推移,旅游者的消费会趋于理性,所以长期来看,对经济增长的影响呈螺旋式。类似的影响也见于图2c所示的GDP对国际旅游外汇收入的脉冲响应。相比之下,如图2d所示,入境旅游人数对GDP的影响在前两年有极速增强的势头,但在第3年之后开始回落,随后的影响虽然亦呈螺旋式,但是逐渐减弱,说明其长期效应并不明显。在入境旅游的发展初期,由于资源独特、历史原因、偶然性因素以及营销促进,旅游业能够快速发展。同时,初期的投资报酬递增,吸引政府、企业和居民等以旅游业为中心进行大量的要素投入,显著带动GDP的增长。随其产业不断发展成熟,投资和产出的增长空间逐渐变小,如果没有开发新资源和发展新业态,对相关产业的带动作用会逐步减弱。此时,尽管入境旅
游产业的产值可能增加,但其对经济增长的带动效应可能会降低。[23](P40-53)类似的影响也见于图2b所示GDP对国内旅游收入的脉冲响应。
2.旅游业各变量对GDP的响应
如图3g和图3h所示,入境旅游人数和国际旅游外汇收入对GDP的脉冲响应有明显的时滞效应。两者对GDP的冲击初期都有一个正向效应,但并不明显。随着时间的推移,效应不断增强,说明GDP对入境旅游人数和国际旅游外汇收入有一定的时滞,但是长期效应比较明显且不稳定,呈螺旋式。相比之下,如图3e和图3f所示,国内旅游人数和国内旅游收入对GDP冲击的响应比较平缓,没有明显的峰值出现,也没有时滞效应。纵观研究期的10年间,正向影响年份与负向影响年份交替出现,但是以正向影响年份居多,而且从绝对值角度讲,正向影响较大,负向影响年份影响微弱。
根据VAR模型脉冲响应的研究结论,福建省旅游业与本地区的经济增长关系十分密切,两者之间短期产生强劲的正向交互影响。从短期来看,入境旅游人数比国内旅游人数更能产生对经济增长的极速影响。同时,入境旅游对经济增长的短期效应并不明显,存在一定的时滞。但是,通过长期的响应研究发现,经济增长对旅游业的脉冲响应是螺旋式的,也就是旅游业的发展对经济增长有时候是正向的反馈作用,有时候反而会起到负向反馈作用。从现阶段来讲,福建省旅游业较大程度上依赖于景区,属于资源依赖型产业,如果不合理规划,可能会面临“荷兰病”的问题。
1.合理规划旅游产业发展,建立旅游业对其他产业的反哺机制
福建省经济增长对旅游业的脉冲响应是螺旋式的,存在“资源诅咒”的风险。如广西桂林市的旅游业扩张对其工业的投资和劳动力产生了“挤出效应”,导致工业增长的下滑和去工业化效应[24](P25-39),湖南张家界市、安徽黄山市、云南丽江市和海南三亚市的旅游业皆一枝独秀,经济增长却在各自省内排名靠后,均属于“荷兰病”型旅游地[25](P47-52)。有鉴于此,相关部门应科学合理编制旅游业的发展规划,统筹资金、人才和技术等生产要素在各个产业部门的分配,避免过度发展旅游业产生“虹吸效应”,应培育多样化的支柱产业体系。当旅游业发展到一定程度的时候,将旅游业产生的资金反哺于其他产业部门,支持其他“旅游+”“+旅游”产业的融合发展。
2.加强与“一带一路”沿线国家合作,推动入境旅游
“一带一路”沿线国家人口规模较大,具有明显的人口红利优势,市场潜力广阔,未来成长空间较大。[26](P326-327)丝路基金和亚投行的设立,极大促进了机场、港口、铁路、公路等基础设施的建设,为旅游者提供了极大的出行便利。福建省应利用闽台五缘优势、侨乡资源优势、特色文化优势(如妈祖文化、客家文化、闽南文化、船政文化等)和生态环境优势,抓住文旅融合和海洋旅游的机遇,大力推荐精准营销。同时,利用国际知名的品牌展会和节庆活动进行宣传,进一步推动入境旅游,从人才、资金、制度和机制等方面,落实与“一带一路”沿线国家的协调合作,推动旅游合作常态化。
3.开发新资源,发展新业态,促进新型旅游消费
随着大众旅游和全民休闲时代的到来,旅游需求侧发生了本质变化,应创新驱动旅游发展,发展生态智慧旅游。福建省森林覆盖率居全国首位,境内青山绿水等生态资源十分丰富,处处皆景,移步换景,具备发展全域生态旅游的得天独厚条件。将人工智能和大数据等应用于生态旅游的信息化建设能够开发新的旅游业态,这一目标的实现需要构建支撑智慧旅游的产业体系。从旅游目的地管理、营销宣传和信息服务等方面为生态旅游提供智能化、自动化的管理模式;运用大数据技术,对游客的投诉及建议进行高效快捷的分析与反馈,以快速地改进服务质量;根据游客的消费习惯及消费偏好,精准制定营销策略,提供针对性的旅游产品,提高游客的旅游体验,推动生态旅游高质量发展。
4.延伸旅游消费链条,实现旅游产业集群
根据罗斯托准则,要充分发挥旅游业的支柱产业作用,应加强其扩散效应。福建省应因地制宜,积极构建平衡发展的多样化现代产业体系,继续推动旅游产业与工业、农业、体育、商贸、文创等其他相关产业的融合进度,提升相关辅助产业与衍生产业的多样化程度,充分显现旅游产业集聚形成的品牌效应。福建省各地市之间应加强沟通交流与互助协作,打破区域之间的行政壁垒,跨地区整合特色旅游资源,合作打造精品旅游线路,推动旅游企业、产品、市场及线路全面对接,形成区域产业集聚和旅游品牌,实现全省联动共同发展。