基于面板向量自回归模型：农村基础设施与旅游经济的互动关系研究

陈言美

（昆明理工大学 管理与经济学院，云南 昆明 650093）

当前中国农村已完成脱贫攻坚任务并取得全面胜利，但是脱贫攻坚的成果需要不断巩固，以防返贫风险。因此，推动脱贫攻坚成果与乡村振兴的有效衔接，具有重要意义①。其中，在适宜的贫困地区发展旅游业，实现产业扶贫，是一项重要的防止返贫措施，但前提是要有完善的农村基础设施。在农村贫困地区发展旅游要比其他地区更需要基础设施的建设；而在旅游经济发展的同时，也会引来民间资本对当地农村基础设施的建设投资，从而形成一个良性循环。

一、变量、模型与数据来源

（一）变量选择

农村基础设施（ci）:农村基础设施由于比城镇发展较晚，适用于城镇基础设施的量化标准在农村并未形成。通过梳理文献，结合现代农村发展现状，本文选取了生活性基础设施、流通性基础设施、社会性基础设施和生态型基础设施综合评估各省的农村基础设施水平，用ci表示。旅游经济指标（tr）：在现有文献中，研究者习惯采用旅游收入的变化来衡量旅游经济的景气度，本文也采用各省旅游总收入来衡量各省旅游经济的总体水平。

（二）PVAR模型构建

面板相量自回归模型（PVAR）用于实证包含更多时间维度，把研究变量视为内生变量，同时将各变量视为系统中内生变量滞后值的函数，选取PVAR模型以有效解决内生性问题②。PVAR模型设定为：

i代表不同省份，t代表不同年份，Yit表示2个内生变量（cin/tr）。其中，cin代表农村基础设施建设水平，tr代表旅游经济，j代表模型滞后阶数。αi表示个体固定效应，γt表示时间效应，β为系数矩阵，εit表示随机误差项。

（三）数据来源

本文选取了除中国西藏港澳台以外的30个省市、自治区2012—2019年的数据，数据来源于《中国城乡建设统计年鉴2012—2019》《中国农村统计年鉴2012—2019》、国家统计局、各省市自治区政府工作报告、统计局数据、旅游发展年度报告，旅游类个别缺失值采用各省市自治区政府旅游发展年度报告公布的增长率计算出，其余缺失值用插值法补齐。

二、农村基础设施指标体系的构建和研究

（一）农村基础设施指标体系

由于农村基础设施建设还没有统一的能够代表发展水平的指标，本文采用熵值法多方面、多角度地对农村基础设施进行综合评价，得出综合得分。以往文献多将农村基础设施分为生产、生活、流通、人文类基础设施③，由于本文主题不涉及基本生存需求，更多讨论发展性需求，所以去掉生产类基础设施。同时，人文设施应属于社会性基础设施，所以用社会性基础设施替代人文类基础设施。考虑到乡村振兴“生态宜居”总体战略，新增生态性基础设施。虽然生态性基础设施在目前的文献中常被提及，但是在构建农村基础设施指标体系时，很少有人将其考虑在内。综上，本文构建农村基础设施指标体系涉及4个二级指标：生活、流通、社会、生态和16个三级指标（？，用文字表述，不要用表格）。

（二）农村基础设施水平综合评价：基于面板熵值法

传统熵值法适用于截面数据，若在面板数据中对n个年份、m个省份、k项指标进行综合评估时将不再适用④，本文采用面板熵值法对农村基础设施进行综合评价。具体步骤为：指标标准化：统一各指标计量单位把绝对值转化为相对值，正负向指标对整个系统的意义也不同，农村基础设施三级指标越大并对农村基础设施发展有利时即为正向指标，反之即为负向指标；计算指标权重；计算每个省份在每年的综合得分，最后运用stata15.0，将农村基础设施各三级指标数值代入前文公式进行计算，计算结果如表1所示。

表1 农村基础设施综合得分表（以后严禁用拼音来表述）

三、实证分析

（一）单位根检验

建立PVAR模型的目的是为了研究与预测农村基础设施与旅游经济之间的动态关系，预测二者之间的动态关系需要具有延续性，否则不足以预测未来，会产生错误。因此，我们首先需要做面板单位根检验。本文采用常用的LLC和ADF两种方法进行面板单位根检验。由表3显示，农村基础设施水平和旅游经济均在0.01的显著性下成立。由此，各变量皆不存在单位根，可进行后续检验。

表3 最优滞后项结果

（二）最后滞后阶数

滞后阶数越大估计的参数越多，这将减少模型的自由度，由于数据限制可能造成该模型无法估计。滞后阶数太少则不足以充分利用变量信息，所以要进行滞后阶数的选择。由AIC、BIC、HQIC信息准则确定最优滞后项⑤，结果如表4所示，滞后阶数为1阶时AIC、BIC、HQIC同时拥有最小值，最佳滞后阶数为1阶。

表4 GMM估计结果

（三）模型GMM估计

在确定最优滞后项后，本文采用stata15.0并运用系统GMM方法消除内生性进行估计，进而分析农村基础设施与旅游经济之间的动态关系。通过系统GMM估计的结果如表5所示。结果显示，当农村基础设施（h_lncin）作为被解释变量时，滞后一期的农村基础设施在1%的显著性水平下对当期的农村基础设施具有正向促进作用（β=0.6862，t>2.576）；滞后一期的旅游经济对农村基础设施的影响不显著（β=0.3126，t<1.96）。当旅游经济（h_lntr）作为被解释变量时，当期旅游经济会受到农村基础设施滞后一期的正向影响（β=0.7535，t>2.576）；同时，滞后一期的农村基础设施对当期旅游经济的影响在5%的显著性水平下成立（β=0.0887，t<1.96）。

表2 单位根检验结果

表5 方差分解结果

（四）脉冲响应

PVAR模型探讨的是系统的关系，各变量间是相互作用，相互影响的动态关系，脉冲响应可以描述旅游经济随着时间的推移对农村基础设施脉冲做出的反应并体现旅游经济在冲击发生时的当期和随后时间点的远期值的反应。我们借助脉冲响应函数可以比较直观地展示出农村基础设施与旅游经济之间的动态关系。本文采用蒙特卡洛标准误差进行500次模拟，生成10个周期的脉冲响应函数，如图1。由图1可知，所有响应都是收敛的。第一行展示了农村基础设施（lncin）受到一个单位标准差的冲击对面板向量自回归系统造成的影响。农村基础设施会瞬间吸收全部冲击，随后减少相应单位的百分比。此影响一直处于消减状态，一直到第10期，影响才趋于平稳。农村基础设施受到一个单位冲击时，旅游经济在前3期有小幅正向波动，而后趋于平静。第二行展示了旅游经济（lntr）受到一个标准差的冲击对面板向量自回归系统造成的影响。旅游经济对自身的一个冲击在当期即发生反应，有着长期且正向的响应，持续到第10期冲击开始稳定趋向于0，滞后期长，影响幅度较大。说明一个地方的旅游经济发展具有时间长和规划性的特点，给农村基础设施带来的冲击不会在当期产生剧烈反应，但是在第1期会有一个较剧烈的正向响应，一直到第3期达到峰值，后续持续减弱。冲击引起的波动，经历一个周期需要10期以上的时间，滞后期过长。

图1 脉冲响应函数解析图

（五）方差分析

脉冲响应可以直观地看出冲击带来的时间变化，但是只能看出纵坐标百分比的变化，而方差分解可以量化各变量影响的贡献率（百分比），从而分析各变量之间的影响大小以及预测随时间变化贡献率的动态变动。本文进行了10期的方差分解，表6所示为总体pvar模型的方差分解结果。结果显示，农村基础设施的发展绝大部分是由于自身的发展引起的，旅游经济（lntr）对农村基础设施（lncin）的贡献率几乎没有。农村基础设施对旅游经济的贡献率从第1期的1%逐期增长，一直跃到第10期贡献20.29%。说明农村基础设施的建设随着时间发展对旅游经济的作用将出现质的飞跃。这种趋势暂未有平稳的趋向，说明农村基础设施对旅游经济的贡献还会随着时间的持续而继续提高。

四、结论与启示

（一）结论

本文通过重构农村基础设施指标，运用PVAR模型的脉冲响应和方差分解对农村基础设施与旅游经济的动态时变关系进行了研究。结果表明，农村基础设施对旅游经济的贡献率会随时间的推移而迅速增加，具有滞后期长的特点。旅游经济对农村基础设施的影响主要表现在脉冲方面：受旅游经济冲击影响，农村基础设施在前3期会迅速增加相应单位的百分比，随后缓慢减少冲击影响，同样具有滞后周期长的特点。

（二）启示

1.农村基础设施作为一个地区旅游经济发展的重要基础，在前期对旅游经济的带动作用尤为显著，这不仅表现在道路的修建上，更需要一个乡村地区生活、流通、社会、生态基础设施同时并举。各省应根据乡村实际情况补齐短板，才能更有效地促进旅游经济发展，减少资源浪费。

2.旅游经济对农村基础设施的影响主要表现为冲击影响。受热点事件、突发事件或舆论等影响而带来旅游经济的变化，对农村基础设施影响会在短期内得到反馈。这启示旅游目的地管理者要善于利用热点事件进行农村基础设施的引资，运用民间投资建设当地农村基础设施，整合当地资源。

3.农村基础设施与旅游经济的互动关系响应时间长，代表两者的反应滞后周期长。表明在短期内很难对彼此有较清晰准确的认知，这需要旅游目的地的政策制定者具备较强的预判能力。一个新的旅游经济政策或农村基础设施建设规划出现时，旅游经济系统对此的反应是比较滞后的，在短期内目的地政策制定者难以看出实施效果。管理者如果不能正确预判，要么导致政策调控不足，要么会矫枉过正。

注释：

①尹成杰.巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的长效机制与政策研究[J].华中师范大学学报(人文社会科学版),2022,61(01):25-30.

②尚洪涛,黄晓硕.政府补贴、研发投入与创新绩效的动态交互效应[J].科学学研究,2018,36(03):446-455+501.

③李晨,赵海云.生态文明视角下乡村休闲养老精神需求研究——以靖安县中源客家避暑小镇为例[J].城市发展研究,2020,27(01):7-11.

④王军,邹广平,石先进.制度变迁对中国经济增长的影响——基于VAR模型的实证研究[J].中国工业经济,2013(06):70-82.

⑤张广海,赵韦舒.我国城镇化与旅游化的动态关系、作用机制与区域差异——基于省级面板数据的PVAR模型分析[J].经济管理,2017,39(11):116-133.