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1、外在冲击、经济基础与旅游产业和谐发展在后全球金融危机影响下,旅游信息产业经济的可持续发展依赖城乡居民收入水平的有效提高、对外交流的扩大、旅游产业基础硬件设施的完善程度。无论短期还是长期趋势下,这些因素对旅游产业均产生重大影响。建立有效的刺激旅游发展的相关政策、设立完善的灾后重建机制十分关键。文章通过对时间序列分析方法分别对旅游市场的长期与短期趋势进行实证检验,并找寻其内在关联。最后,在此基础上提出对发展旅游市场合理路径选择的启示。 一、 引言 改革开放以来,我国旅游产业作为新兴服务业的重要组成部分,已经成为拉动国民经济快速增长的重要力量。拥有丰富的自然和人文旅游资源的中国,经过了30多年经济高
2、速增长,业已形成大批世界知名的旅游产品与旅游品牌,积累了2 574亿元的旅游产业固定资产,具备了实现可持续高速发展的基础和能力。然而,旅游经济增长的步伐并不稳健,旅游产业受外界干扰影响较大。自然灾害、地区安全甚至负面经济事件的突发,都会干扰到我国旅游产业的健康发展。面对全球金融危机造成我国实体经济出现一定程度衰退的事实,我国通过大力发展现代服务业来保证就业与促进增长,拉动国内需求并促进产业结构转型,成为当前经济工作的重点。在现代服务业中,旅游服务产业发展不仅拉动经济增长,更成为增加就业渠道、加大内需消费的重要途径。因此,加大旅游产业发展力度,建立起良好的激励机制和正确的发展路径,显得格外重要。
3、 本文用实证检验解答了以下几个问题:(1)哪些因素对我国旅游产业的长期发展具有重大影响?(2)短期内这些指标对于旅游市场会产生何种冲击效应?可否量化这些指标?(3)设计相应的虚拟变量能否量化影响旅游产业发展的偶发因素(政治因素、灾害因素)以及刺激旅游消费的国家宏观政策因素?在此基础上,文章还从宏、微观层面上提出应对金融危机和突发灾害,实现旅游产业发展的设想。 二、 文献综述 20世纪60年代以来,西方学者开始对旅游产业的经济影响力进行相关研究。传统观点认为,发展旅游产业能够促进经济长期发展(Mathieson & Wall,1982)。Gunduz和Hatemi-J(2005)利用19
4、63年2002年土耳其的年度数据,并利用Bootstrap因果方法验证了旅游业能推动经济增长的假设。中国学者对于这方面的研究结果也对发展旅游产业是促进经济发展的重要力量达成共识。其中,张小利(2007)的研究通过计算并比较旅游业对东西部地区经济增长的贡献率和拉动系数,发现中国东西部的旅游产业对两地区经济均具有拉动效应。何勋,全华(2013)从省际数据分析中证实地区旅游业的发展的确促进了地区经济增长。 Archer与Fletcher(1996)利用乘数效应研究了旅游是如何影响当地经济各个部门,各个经济部门又如何影响到旅游产业的发展。研究人员在对旅游业与东道国的FDI之间的相互关系进行研究时利用实
5、证手段证实了FDI促进了旅游业的发展(Kundu & Contractor,1999;王凯、易静,2013)。Banham等人(2009)的研究很具有代表性,他们的夏威夷旅游模型(HTM)分别采用美国和日本旅游入境人数,两国的人均收入数据和两国的消费价格指数以及夏威夷当地旅馆日均价作为因变量,采用自然对数形式来进行回归检测,验证这些自变量对夏威夷旅游产业的贡献度。同样的研究包括Lim(1997)以及高楠等(2013)均利用联立方程验证了FDI与东道国旅游业存在因果关系。 对于中国旅游业影响因素贡献度的研究包括:万广华与汤树梅(2006)利用时间序列分析手段得出东道国的FDI量与东道国旅
6、游业的发展具有高度协整,并且存在Granger双向因果关系。Atherinos(2004)利用中国1999年到2000年的旅游数据分析了来华旅游人数与中国旅游经济发展的关系,论文中首次利用虚拟变量分析了来华旅游的海外游客与沿海地区发达程度和机场设施的完备程度有着密切关系。生延超(2012)做了相同的理论研究,研究认为旅游产业结构是影响区域旅游经济增长的关键因素。其论文构建构建多部门经济模型,并利用1992年2008年数据测度出旅游产业结构变动对旅游经济增长的贡献值。但是经济对旅游产业本身的影响的因子分析研究相对比较少。众多研究关注旅游产业的结构优化和形成产业集聚对旅游业提升的作用研究(李锋等,
7、2013)。 现有的因素分析集中在对常规变量进行分析比较,但实际上偶发因素(恐怖主义袭击、地震等天灾;地区恐怖主义事件的影响)外部冲击出现会对当地旅游经济产生长期影响这一事实却未在上述文献中体现。众所周之,5.12汶川特大地震对于西藏与四川当地的旅游市场冲击巨大,对当地经济负向冲击至今存在。这方面的研究代表文献包括:Adadie和Gardeazabal(2008)通过实证检验证实了恐怖袭击对于当地旅游产业的危害极大,危害造成的不确定性增加,将减少该地区的投资回报率。由此带来的旅游人口下降,开放经济条件下的资本外逃的一系列负面影响出现,最终导致了当地旅游市场低迷,并进一步影响整个宏观经济。其他因
8、素如旅游产业政策激励因素、促进内需与刺激消费等宏观调控因素对旅游经济发展的影响也不应该被忽视。在这方面的研究,Katafono和Gounder(2007)设计了政策因素和气候变化两个虚拟变量来量化,值得借鉴。 三、 实证检验 1. 模型设定与变量定义。本文采用1988年-2014年共27年间年度时间序列数据,其中国内旅游市场总收入Yt作为应变量来体现旅游产业的发展水平;采用当期FDI数据与当期外国来华旅游人数Foreign两个指标来体现对外开放情况。同时,分别利用本国城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入来衡量居民财富效应对国内旅游市场影响,采用城镇与农村居民收入作为指标变量,是基于以下考
9、虑:如采用GDP作为指标变量将造成因变量与自变量具有高度共线性,检测结果有偏;其次,城乡居民收入变量将比GDP更为直观地反映收入效应对旅游市场的影响。本国旅游市场的完善程度采用滞后一期的全国涉外宾馆的数量Hotelt-1与国内旅行社的数量Agencyt-1来衡量。另外,分析过程中增加两组虚拟变量(Dummy Variables),即Holiday变量用来反应长假期、增加假期天数等政策激励制度因素;Miscellous虚拟变量表示2003年“非典”疫情、2007年西藏暴乱、2008年全球金融危机、2013年新疆暴力恐怖事件等外生灾害冲击影响。本文对除两组虚拟变量Holiday和Miscellou
10、s以外的变量采用自然对数形式克服数据存在异方差的问题。通过借鉴Banham等人(2009)的夏威夷模型(HTM),形成相应的数理模型:Yt=F(FDIt),(Foreignt),(Urbant),(Ruralt),(Agencyt-1),(Hotelt-1),Z(1) 基本的回归模型可以采用: Ln(Yt)=+1Ln(Foreignt)+2Ln(Urbant)+3Ln(Ruralt)+4Ln(FDIt)+5Ln(Agencyt-1)+6Ln(Hotelt-1)+2Holiday+3Miscellous+t(2) 由于采用的是基于年度数据的时间序列数据,通过观测数据可以发现旅游收入、农村人均收入
11、水平以及城镇居民人均收入水平和外国来华旅游人数之间均伴随着强烈的同步上升趋势。本文首先利用单位根检验来完成时间序列平稳性检测,然后基于VAR模型进行变量间的协整检验分析数据间的长期趋势。在非平稳性的协整数据基础上进行向量误差修正模型(VEC Model)检验旅游收入与对其产生影响的诸多变量的短期影响;最后利用Granger(1981)因果检测判断自变量与旅游收入是否存在Granger因果关系。 2. 实证检验过程。本文采用Dickey和Fuller(1979)采用的ADF测试(Augmented Dickey Fuller Tests)来完成单位根平稳性检测,其最优滞后期根据AIC(Akaik
12、es information criteria)信息准则确定。从在给定显著水平为5%时,时间序列Ln(Yt)与其余内生变量Ln(Urbant)、Ln(Ruralt)以及Ln(FDIt)和Ln(Foreignt)、Ln(Agencyt-1)、Ln(Hotelt-1)等序列均为非平稳一阶单整序列I(1)。 本文具体采用Johansen(1991)协整检验方法的建模主要包括预测所有需要评估其单整阶数的变量,我们可以通过AIC值和BIC选择滞后长度,通过对模型的估计确定的秩,并采用时间序列分析软件RATs32和CATs软件包带有协整估计模型的子程序完成。最后分析标准化的协整向量和速度调整系数,由于协整
13、检验模型实际上是基于无约束VAR模型进行协整约束后得到的VAR模型,该模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期,本文中VAR模型采用的最优滞后期为2. 协整检验中的VAR模型滞后期确定为1。得出下列协整检验的标准化方程: Ln(Yt)=1.302+2.659Ln(FDIt)+2.101Ln(Ruralt)+1.071Ln(Urbant)+1.336Ln(Foreignt)(3) +0.436Ln(Agencyt-1)+0.192Ln(Hotelt-1)-0.446Miscellous+0.662holiday 注:括号内为方差值。 从方程式(3)可以看到,旅游收入Ln(Yt)的长期变
14、化趋势受到国外旅游人数变动、国内城乡居民的人均收入水平以及经济开放程度共同影响。具体表现为其它条件保持不变,长期趋势下农村居民纯收入、城镇居民人均收入水平、外国游客人数与FDI分别增加1%,可以使得旅游总收入增加2.101%、1.071%、1.336%和2.659%。滞后一期的涉外宾馆数量和旅行社数量所代表的旅游基础设施的完善程度增加1%,可以引致旅游市场收入分别增加0.192%和0.436%。不可否认,国家采取设立“黄金周”长假期、增加假期天数等做法的确可以使得旅游总收入在长期趋势下呈现上涨态势,旅游总收入上涨0.662%。而出现突发事件与自然灾害则使得旅游总收入出现0.446%的下滑。 根
15、据Johansen(1995)以及Maddala与Kim(1998)的研究表明得到误差修正项为: ?驻ln(Yt)=-0.017ECMt-1-0.435?驻ln(urbant-1)+1.597?驻ln(ruralt-1)+0.341?驻ln(FDIt-1)-0.333?驻ln(hotelt-1)+1.386?驻ln(Foreignt-1)+0.435?驻ln(Agencyt-1)+0.013?驻ln(Yt-1)-0.285miscellous+0.221Holiday+0.482(4) 调整后的R2=0.615。 注:括号内为方差值。 利用误差修正模型可以判断各自变量与其共同效应对旅游总收入的短期影响,其中误差修正项ECM反映了旅游收入的长期均衡对于短期波动的影响。在方程式(4)中差分项表示变量短期波动的影响。由方程式(3)可以看出,误差修正项ECMt-1对于Ln(Yt)并不具有较明显的同向影响(短期波动对长期均衡偏离的调整力度不明显);从方程式(3)中还发现,旅游市场的效益水平的短期波动受到了农村居民人均可支配收入、外国来华旅游人数、旅行社的数量、长假日的设立以及灾害的短期波动影响。其中农村居民的消费成为推动国