国内旅游收入与国内生产总值之间的关系

国内旅游收入与国内生产总值之间的关系
作者：张明旭
来源：《经济研究导刊》2014年第32期
摘要：在分析中国国内生产总值与国内旅游收入的变化特征的基础上，基于VAR模型，采用1994—2013年的统计数据对国内生产总值与国内旅游收入的关系进行了实证分析。

结果显示，两者之间存在长期均衡关系，国内生产总值是国内旅游收入增长的格兰杰原因，是影响国内旅游收入增长的重要正向因素，国内生产总值对国内旅游收入增长主要产生正向的响应效果。

因此，我国应积极发展经济，不断提高人民生活水平，促进国内旅游收入进一步增长。

关键词：旅游收入；国内生产总值；VAR模型
中图分类号：F832.6；F592 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）32-0132-02
近年来，中国经济快速发展，人民生活水平不断改善，随着人们物质文化水平的提高，旅游已经成为人们生活的重要组成部分。

旅游业本身具有高度的关联性、依赖性，受制于经济发展的水平与程度。

相关数据显示我国旅游业一直保持平稳较快发展的态势，2013年末国内旅游人数29.57亿人次，收入达26 276亿元人民币，分别比上年增长12.0%和17.6%，明显快于同期国内生产总值的增长速度。

研究国内生产总值与国内旅游收入之间的关系，对更好地促进国内旅游的发展具有重要意义。

一、数据与分析
1994—2102年国内生产总值与国内旅游收入数据源于《中国统计年鉴》，2013年的数据源于中国年度统计公报。

2013年的国内生产总值是1994年的11.8倍，2013年的国内旅游收入是1994年的25.7倍，显然，国内旅游收入明显快同期的国内生产总值的增长速度，这说明旅游业的发展是十分迅速的。

二、实证研究
旅游收入是多种因素综合作用的结果。

从计量地理学方法的研究角度出发，可以验证国内生产总值是否是影响我国国内旅游收入的重要因素。

根据计量方法原理，在模型中引入了一个变量，即国内生产总值。

利用EVIEWS6.0软件对计量模型进行了参数估计和检验，对模型进行修正，最后得出结论。

1.建模
为消除时间序列中异方差对数据平稳性的影响，应对两序列数据取自然对数，取对数的目的是使两个序列变得更为平稳且便于模型的建立。

处理之后的两个序列具有明显的正相关性，即随着国内生产总值的增加，国内旅游收入也在不断增长的；但二者之间是否具有长期均衡关
系和格兰杰因果关系，则需要更进一步的验证与计量分析。

本文以VAR模型为基础进行计量研究。

该模型能将每一个外生变量作为所有内生变量滞后值的函数来建构模型，用以分析两个变量之间的相互关系[1-3]。

本文采用的是无约束VAR模型。

2.检验
平稳性检验。

本研究采用ADF检验方法对lnL（L表示国内旅游收入）和lnG（G表示国内生产总值）两个变量进行检验，检验认为lnL 和lnG 是二阶差分平稳序列。

协整检验。

在平稳性检验中，已经确定变量lnL 和lnG 都是平稳序列，之后可以进行协整分析。

运用极大似然估计法进行协整性检验，其检验过程采用具有截矩项但没有趋势项的方法[4]，滞后期数为3，检验结果如表2所示。

表中显示，迹统计量31.70968大于0.085305，
3.841466小于1
4.26460，于是可以取消（在5%的显著性水平上）没有协整关系的起初假设进而接受至多有一个协整关系的起初假设，因此两个变量（lnL 和lnG）能够建立起一个协整方程，说明二者之间具有长期的均衡关系。

表2 Johansen协整检验结果
格兰杰因果检验协整检验过程表明，国内生产总值与国内旅游收入之间具有长期均衡关系，但是这种长期均衡关系当中可能还存在一个的谁先谁后的因果关系，因此应进一步采用格兰杰检验方法进行检验，依次取滞后期数为1、2和3来检验两个变量之间的先后因果关系。

在实证研究中，国内生产总值对国内旅游收入的影响要大于国内旅游收入对国内生产总值的影响，文章直接对二者进行格兰杰因果检验，根据信息准则（如表3所示）最大滞后阶数取3。

3.模型应用
平稳性是VAR模型估计的前提条件，通过单位根检验认为lnL 与lnG 都是一阶单整变量，因此，在对二者进行差分处理后，可以建立起确定性系数R2达到0.97的 VAR模型。

脉冲响应函数能够描述一个残差项的标准差冲击对系统中内生变量取值的作用，可以显示出变量之间的动态相互作用[4]。

基于VAR模型的脉冲响应结果如图1所示，图中X轴代表滞后期数，Y轴表示lnL对lnG 的响应程度。

从图1可以看出，国内生产总值对国内旅游收入增长主要产生正向的响应效果。

结语
国内生产总值是促进国内旅游发展的重要因素。

大力发展经济，提高人民生活水平，有利于促进我国国内旅游的快速稳健增长。

目前，我国国内生产总值逐年提高且较为稳定，国内旅游收入也处于总体呈上升的趋势。

参考文献：
[1] 李敏.Eviews统计分析与应用[M].北京：电子工业出版社，2011.
[2] 李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2005.
[3] 赵喜仓.中国R&D统计理论、方法及应用研究[M].北京：北京师范大学出版社，2011.
[4] 张日新，陈泽峰，曾亿武.基于 VAR 模型的农业 R&D 投入与农业增长关系研究[J].华中农业大学学报：社会科学版，2014，111（3）：44-49.
[责任编辑柯黎]。