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国内旅游业与住宿餐饮业互动关系的实证研究

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  摘 要:选取2003年-2017年度数据建立国内旅游总花费、住宿餐饮业固定资产投资和住宿餐饮业增加值三者的向量误差修正模型,通过动态分析结果发现,国内旅游业的发展主要来自于自身的促进作用,住宿餐饮业的固定资产投资会受到国内旅游业的显著影响,而住宿餐饮业增加值又受其固定资产投资影响较大,三者具有长期均衡的稳定关系。格兰杰因果检验表明国内旅游总花费是住宿餐饮业的固定资产投资的格兰杰原因。文章最后针对研究结论提出相关建议。
  关键词:旅游业;住宿餐饮业;VEC模型;Johansen协整检验;格兰杰因果检验
  一、研究背景与文献综述
   随着人民群众可支配收入的提高,大家开始追求更有品质的生活,出门旅行已经成为人民群众生活中必不可少的一种休闲方式。与此同时,旅游模式也在不断地自我发展与创新,不仅仅包括自然景观、历史古迹等旅游资源的浏览观光,还将朝着“旅游+”的方向进行深入发展,将旅游产业与文化产业推广结合起来,覆盖到了红色文化旅游、体育旅游、美食旅游、乡村旅游、温泉旅游等文化创意旅游模式。从国家统计局公布的数据来看,每年的旅游总花费和旅游人数不断创造新高,在2018年国内旅游总花费超过了50000亿元人民币,国内游客达到了554000万人次,旅游产业正在展现出它巨大的活力。
   面对如此庞大的产业,掌握它内在的发展规律和影响因素尤为重要。综合汪宁(2013)、陈曼琳等(2019)通过多元线性回归模型分别对中国安徽省、福建省的旅游业影响因素的计量分析结果,得出国内旅游人数是影响各省域旅游业产值主要因素的结论;在吴亮亮(2016)对我国旅游业影响因素的计量分析中,得出人均可支配收入是影响我国旅游业发展主要因素的结论。
   外出旅游时无法避免的三个要素是餐饮、住宿和交通,更普遍地说还包括购物、文娱、游览等环节。叶骏骅(2013)通过VEC模型就旅游业、第三产业与交通运输业的互动关系进行了研究,得出三者存在长期均衡关系的结论。
   除去交通运输业,住宿餐饮业也是和旅游业有着密切关联的产业之一,从雨佳、孙亚萍(2016)通过对我国餐饮业发展影响因素进行多元线性回归分析,得出居民消费水平和国内旅游总花费是影响餐饮业发展的两大因素的结论;黄淑娟、李启瑄、车磊(2017)以旅游城市桂林為例,研究了餐饮业空间格局和影响因素,验证了中心地理论和点轴理论,得出住宿、娱乐设施、道路交通、旅游景点、旅游人群均与餐饮设施具有显著的空间相关的结论。
   在以上研究结果的基础上,本文将基于时间序列分析方法,对我国国内旅游业与住宿餐饮业发展的互动关系进行更深一步的探索研究。
  二、变量选取及研究方法简介
   对旅游业进行研究时,常常使用国内旅游总花费或者国内游客人次作为衡量旅游业发展的指标,由于本文基于产业产值进行研究分析,故选择国内旅游总花费作为旅游业发展状态的衡量指标。对于住宿餐饮业这一行业从投入和产出两个方面进行考虑,选取住宿餐饮业固定投资、住宿餐饮业增加值作为衡量住宿餐饮业发展状态的两个指标。
   在时间序列分析中,研究多个时间序列的相互作用关系常常使用的是向量自回归(Vector Auto-Regressive,VAR)模型,然而,VAR模型要求每个时间序列同时具有平稳的特征,对于不平稳的时间序列,则需要进行差分处理得到平稳序列后才能构建VAR模型。不过差分后的数据可能会丢失掉原始变量的重要信息,如果多个不平稳的时间序列存在协整关系,那么可以通过建立向量误差修正(Vector Error Correction,VEC)模型来探究变量之间的相互作用。更进一步,建立VEC模型之后,可以通过格兰杰因果检验、脉冲响应、方差分解这些方法对变量进行互动研究与动态分析。
  三、VEC模型的建立
  1.变量的图表分析与对数化处理
   从三个变量的时序图来看,前期的增长趋势都非常迅速,不同的是从2013年开始住宿餐饮业固定资产投资增势陡然放缓,变动趋势呈现出波动平稳状态。
   由于经济数据的数值偏大,且经济变量间常常存在异方差,所以对变量数据进行取对数处理。对数化处理的好处在于保持数据本身特征的同时,可以让数列更加平稳。于是在后续的数据检验与分析中,本文均使用对数化后的时间序列作为原始序列。
  2.单位根检验
   对时间序列建模前需要检验时间序列的平稳性,如果数据平稳则可以直接建立VAR模型,数据不平稳则需要在变量同阶单整的前提下进行协整检验。单位根检验是检验时间序列是否平稳的方法之一,常用的单位根检验方法有DF(Dickey-Fuller)检验法、ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验法。根据时序图,选取带有截距项与趋势项的检验模型对序列进行ADF单位根检验,通过检验结果来看,在5%的临界水平下三个变量的原始序列与一阶差分均为不平稳序列,当序列进行二阶差分后,满足平稳条件,可以进行后续的协整检验。
  3.协整检验及VEC模型的建立
   对于同阶单整的序列而言,如果存在协整关系,则说明它们之间存在长期稳定的均衡关系。对于三个时间序列来说最好采用Johansen协整检验方法。选取协整方程中包含截距项和时间趋势项,VAR模型中不包含趋势项的模型,并选择滞后期为1进行Johansen协整检验。从迹检验和最大特征值检验结果可知变量之间存在1个协整关系。
   由此,建立了VEC模型的矩阵估计式:
   协整方程反映了序列之间的长期均衡关系,而VEC模型描述了序列之间的短期波动情况。VEC模型解释变量的系数矩阵第1列表示误差修正项的速度调整系数,从速度调整系数的绝对值来看,旅游总花费的增长率与住宿餐饮业固定资产投资的增长率受短期波动影响较大,住宿餐饮业增加值受短期波动影响较小。    VEC模型的速度调整系数均不为0且存在2个负数1个正数,说明该模型存在长期均衡离差的负反馈效应,其中,协整关系对于旅游总花费的增长率和住宿餐饮业的增加值的增长率起到负向的修正作用,对于住宿餐饮业的固定资产投资起到正向的修正作用。从其余系数的正负性可以得知,其他变量对于三个被解释变量均起到正向的促进作用,在所有因素中,滞后1期的住宿餐饮业增加值的增长率的变动对于旅游总花费的增长率短期影响最大。
   根据VEC模型的格兰杰因果检验结果来看,不能拒绝旅游总花费的增长率对住宿餐饮业固定资产投资的增长率没有影响这一假设,也就是说,旅游总花费的增长率是引起住宿餐饮业的固定资产投资变化的格兰杰原因,其他序列之间则没有显著的因果关系存在。
  四、VEC模型的动态分析
  1.脉冲响应
   脉冲响应函数可以反应误差项在施加一个标准差大小的冲击后,对内生变量的当期值和未来值所产生的影响程度。
   从脉冲响应图来看,旅游总花费的误差冲击会对自身和住宿餐饮业的固定资产投资有正向的影响,详细地看,第一期对自身的影响在0.07附近,第二期降至0.01左右,之后稳定于0.04上下;对住宿餐饮业的固定资产投资而言,第二期影响较大,高至0.10,之后降低并稳定在0.08左右,而对住宿餐饮业增加值会产生较小的负向影响,冲击稳定在-0.03附近,整体而言,旅游总花费对自身及其他变量的冲击作用是稳定的;根据住宿餐饮业固定资产投资的脉冲响应图来看,固定资产投资对自身的影响是逐渐加大的,其次是对住宿餐饮业增加值有着较大的影响;根据住宿餐饮业增加值的脉冲响应图来看,住宿餐饮业增加值对旅游总花费的冲击较小,但对自身和住宿餐饮业的固定资产投资冲击较大,后期均稳定在0.04以上。
  2.方差分解
   通过方差分解,可以揭示序列由于自身冲击和其他序列冲击而导致的变动的比例情况。
   由方差分解的结果来看,旅游总花费的变动受自身冲击的贡献度稳定在95%左右,住宿餐饮业的两个指标对旅游总花费的方差的贡献度很小,从这一角度来看,旅游产业的快速发展源于自身蓬勃的内在活力,而住宿餐饮业的发展状态对旅游业的影响很小;从住宿餐饮业的固定资产投资方差分解结果来看,旅游总花费的方差贡献度稳定在62%左右,其次是受自身冲击影响最大,方差贡献度在34%左右,住宿餐饮业增加值对住宿餐饮业的固定资产投资影响很小,这一结论和格兰杰因果检验的结论是相互印证的;而在住宿餐饮业增加值的方差分解结果中,其主要的方差贡献来自于住宿餐饮业的固定资产投资,从第1期的58%波动上升到峰值70%左右之后缓慢下降,到第10期时约占65%;而在第1期最开始旅游总花费对住宿餐饮业增加值的方差贡献度较小,前5期都处于个位数,之后逐渐上升,到第10期增长到了18%左右;与此同时,住宿餐饮业增加值受自身冲击的方差贡献度在逐渐降低,从第1期的34%减少到了第10期的16%。这说明住宿餐饮业的发展在前期受固定资产投资与自身的影响很大,随着时间的发展,住宿餐饮业自身的促进作用在不断减少,更依赖于投资和旅游产业的发展。
  五、结论与建议
   通过对旅游业与住宿餐饮业的互动关系进行实证研究,印证了国内旅游总花费、住宿餐饮业固定资产投资和住宿餐饮业增加值三者之间具有长期均衡关系这一结论,建立了对应的VEC模型。特别地看,旅游总花费的增长率是住宿餐饮业固定资产投资的增长率的格兰杰原因,两者之间存在单向的格兰杰关系。
   通过VEC模型的动态分析结果发现,旅游产业的发展源于自身的巨大发展活力,同时旅游产业对于住宿餐饮业具有较大的影响力。旅游总花费会影响到住宿餐饮业的固定资产投资,而住宿餐饮业的固定资产投资又对住宿餐饮业增加值有着显著的影响。住宿餐饮业增加值受旅游总花费和住宿餐饮业固定资产投资的依赖比较大。
   针对以上结论,本文提出如下建议:
   1.保证旅游业的自身良好发展,不断激发内在活力
   外出旅游是一种生活需求,而这种需求正变得越来越普遍,加之旅行社与景区规划部门不断地推出新颖的旅游活动与模式,势必会吸引到越来越多的人群参与进来。那么为了维持旅游业自身的良性发展,构建出一套好的旅游市场管理秩序是非常有必要的。比如说部分旅游景区存在的宰客行为,这种恶性牟利的方式如果不严加整治与处理,将对旅游景区的口碑产生很大的负面影响,十分不利于当地旅游市场的长期发展。
   2.重视旅游业,发挥旅游业对其他产业的带动作用
   旅游产业的消费会牵扯到方方面面,除了景区的门票消费外,还会在交通、住宿、餐饮、购物等方面产生大的开销。同时,旅游产业最有价值的地方在于吸引了大量消费人群,随着消费人群的增加,消费需求也在不断扩大,当地的服务岗位需求也会越来越大,以此带动当地服务业的蓬勃发展。所以说对于旅游地区而言,旅游业对第三产业尤其是服务业的带动作用是十分积极与显著的。
   3.重视住宿餐饮业固定资产投资,发挥其对住宿餐饮业的促进作用
   住宿餐饮业的固定资产投资对于住宿餐饮业增加值具有促进作用,同時住宿餐饮业固定资产投资会受到旅游总收入的显著影响,因此对于旅游地区或者想要发展旅游业的地区来说,适当增加在住宿餐饮业方面的固定资产投资是十分有必要的,对于旅游地区的投资可以起到指导作用。
  参考文献:
  [1]汪宁.安徽省旅游收入影响因素的实证分析[J].赤峰学院学报(汉文哲学社会科学版),2019(03):55-59.
  [2]陈曼琳,陈贵松,林碧虾,郑才亮.基于计量经济学模型的福建省旅游收入影响因素分析[J].科技和产业,2019,19(01):20-25.
  [3]吴亮亮.我国国内旅游收入的主要影响因素的计量模型分析[J].商场现代化,2016(16):257-258.
  [4]叶骏骅.旅游业的经济贡献及其与交通运输业相互作用关系研究[J].生产力研究,2013(7):118-120.
  [5]从雨佳,孙亚萍.我国餐饮业发展影响因素分析的实证分析[J].商场现代化,2016(06):235-236.
  [6]黄淑娟,李启瑄,车磊.旅游城市餐饮业空间格局及影响因素——以桂林市为例[J].华中建筑,2019,37(01):57-60.
  [7]黄红梅.应用时间序列分析[M].清华大学出版社,2016.
  [8]高铁梅.计量经济分析方法与建模——EViews应用及实例(第二版)[M].清华大学出版社,2009.
  作者简介:周魏淇,电子科技大学数学科学学院数学与应用数学专业本科在读;陈绍刚,电子科技大学数学科学学院教授,硕士生导师,研究方向:应用概率统计、经济与管理数学、数量经济
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