中國旅游業(yè)和物流業(yè)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證分析

張永起，李新光

（武夷學(xué)院 商學(xué)院，福建 南平 354300）

中國旅游業(yè)和物流業(yè)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證分析

張永起，李新光

（武夷學(xué)院 商學(xué)院，福建 南平 354300）

文章運(yùn)用1978—2013年的樣本數(shù)據(jù)，選取反映我國物流業(yè)和旅游業(yè)發(fā)展的兩組變量，運(yùn)用適合小樣本的Bootstrap仿真方法，對二者相互關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明：國際旅游外匯收入與交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)增加值之間只存在單向因果關(guān)系，即國際旅游的增加會帶動(dòng)交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)的發(fā)展；貨物周轉(zhuǎn)量與國內(nèi)旅游人數(shù)具有單向Granger因果關(guān)系，即貨物周轉(zhuǎn)量的增加會顯著地推動(dòng)國內(nèi)旅游人數(shù)的增加。

旅游業(yè)；物流業(yè)；Bootstrap仿真；Granger因果

一、引言

旅游業(yè)和物流業(yè)同屬于第三產(chǎn)業(yè)，二者在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有十分重要的地位，被認(rèn)為是世界上最具發(fā)展?jié)摿Φ膬纱笮袠I(yè)[1-3]。為此，對二者關(guān)系的研究受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，對旅游和物流結(jié)合發(fā)展的理論研究和實(shí)踐運(yùn)作的探索日漸完善[4-5]，但實(shí)證研究相對不足[6-7]。本文側(cè)重從實(shí)證角度論證物流業(yè)和旅游業(yè)之間的相互關(guān)系，為進(jìn)一步探討旅游與物流結(jié)合發(fā)展的途徑提供實(shí)證依據(jù)。

本文與其他學(xué)者研究的不同之處表現(xiàn)在：第一，側(cè)重從定量的角度分析中國物流業(yè)和旅游業(yè)的影響方向和決定關(guān)系；第二，從研究方法上作了改進(jìn)。利用數(shù)據(jù)的真實(shí)經(jīng)驗(yàn)分布，采用Bootstrap模擬仿真方法重新構(gòu)造新臨界值，進(jìn)而構(gòu)造新LR似然比統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。這種方法最大的優(yōu)點(diǎn)便是不需要依賴誤差項(xiàng)的獨(dú)立同分布假設(shè)，一切從現(xiàn)有數(shù)據(jù)出發(fā)，即使我們研究的時(shí)間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，或者不滿足協(xié)整關(guān)系，結(jié)果仍然較為可靠。

二、計(jì)量檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒榻B與數(shù)據(jù)處理

（一）模型的描述

對于包含兩個(gè)變量，滯后階數(shù)為q的VAR模型表示為：

%Yt=C+Π1Yt－1+Π2Yt－2+…ΠqYt－q+εt% （1）其中，Yt是 2×1階向量，C為 2×1階待估常數(shù)向量，Πj為2×2階待估參數(shù)系數(shù)矩陣，q為VAR模型的滯后階數(shù)，是一個(gè)均值為0，協(xié)方差矩陣非奇異的白噪聲過程。根據(jù)Granger的判斷方法，如果零假設(shè)成立，H0：Π12,j，j=0,1,2……,q,則認(rèn)為 Y2t不是 Y1t的Granger因，否則認(rèn)為Y2t是Y1t的Granger因。

按照Hatemi-J方法的描述，將上述定義重新寫成以下緊湊形式：

采用矩陣記號后，兩變量的VAR模型可以寫成矩陣形式：

在大樣本條件下，LR統(tǒng)計(jì)量服從漸進(jìn)自由度等于約束個(gè)數(shù)的χ2分布。

（二）Bootstrap仿真步驟

Bootstrap抽樣的思路是通過計(jì)算機(jī)模擬仿真對樣本信息進(jìn)行重復(fù)利用，達(dá)到減少統(tǒng)計(jì)推斷偏誤，據(jù)此得到依賴于數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的臨界值，為所需進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)提供推斷，其在操作時(shí)的具體步驟是：

1．首先利用（3）式得到無約束模型，即將要進(jìn)行檢驗(yàn)的零假設(shè)代入（3）式，對該無約束模型進(jìn)行OLS估計(jì)，得到系數(shù)矩陣和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的估計(jì)值緊接著對殘差進(jìn)行零均值化后得到

3.用Y*作為新的樣本，再重新估計(jì)無約束模型和約束模型，得到計(jì)算出一個(gè)新的LR統(tǒng)計(jì)量，記為LRbs。

4.對上述步驟重復(fù)M次，可以得到M個(gè)LRbs統(tǒng)計(jì)量，將其按由小到大的順序排列，可以計(jì)算出某個(gè)分位點(diǎn)的臨界值。本文的抽樣次數(shù)參照Hatemi-JA等人的做法，抽樣次數(shù)設(shè)為1 000。

5.用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無約束回歸及有約束回歸，得到真實(shí)LR統(tǒng)計(jì)量，記為 LRtrue，當(dāng) LRtrue統(tǒng)計(jì)值大于設(shè)定顯著性水平下Bootstrap仿真的臨界值，則拒絕原假設(shè)。

（三）數(shù)據(jù)來源與處理

1．變量選取

（a）衡量物流發(fā)展水平指標(biāo)。查閱相關(guān)文獻(xiàn)可知，學(xué)者大體有兩種做法：一是以貨物周轉(zhuǎn)量衡量物流水平和物流能力，二是采用交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)的增加值(以下簡稱交倉郵值)來替代物流增加值。本文將同時(shí)從價(jià)值指標(biāo)和實(shí)物指標(biāo)進(jìn)行全面分析，分別使用這兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證，它們分別記為：采用交倉郵值（億元，wljz）、貨物周轉(zhuǎn)量（zzl,億噸公里）。

（b）衡量旅游發(fā)展水平指標(biāo)。衡量旅游業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)較多，比如入境外國人數(shù)、國內(nèi)旅游收入、入境旅游者人數(shù)、國內(nèi)旅游人數(shù)、國際旅游外匯收入等，這些指標(biāo)均有學(xué)者采用。依據(jù)張華初的觀點(diǎn)，國際旅游收入是衡量一個(gè)國家旅游實(shí)力的重要指標(biāo)。故本文選取國際旅游外匯收入指標(biāo)（lvsr，億元人民幣）。同時(shí)，為了和貨物周轉(zhuǎn)量實(shí)物指標(biāo)進(jìn)行對應(yīng)，再選擇國內(nèi)旅游人數(shù)（百萬人次，lvnu）指標(biāo)。

2．?dāng)?shù)據(jù)處理、來源與分析

（a）樣本范圍。為考慮數(shù)據(jù)的完整性、時(shí)效性和可得性，國際旅游外匯收入lvsr和交倉郵值zjz樣本選取范圍為1978—2013年；由于國內(nèi)旅游人數(shù)lvnu數(shù)據(jù)只能找到1990年以后的，所以lvnu和zzl樣本選取范圍為1990—2013年。

（b）不變價(jià)處理。對價(jià)值指標(biāo)作剔除物價(jià)因素處理。首先應(yīng)用美元加權(quán)平均匯率年度數(shù)據(jù)將lvsr化為人民幣，再利用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) （1978＝100）化為不變價(jià)。交倉郵值利用其自身的增加值指數(shù)換算為1978年不變價(jià)（2013年交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)增加值指數(shù)采用2013年統(tǒng)計(jì)公報(bào)中第三產(chǎn)業(yè)增加指數(shù)進(jìn)行代替）。

（c）為了降低各指標(biāo)度量上的差異和可能存在的異方差，將經(jīng)過上述處理后的變量取對數(shù)，分別記為：lnzjz、lnlvsr、lvnu、lnzzl。

（d）本文數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)、2013年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒、中國人民銀行網(wǎng)站、中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒。1980—1984年美元加權(quán)平均匯率數(shù)據(jù)來自《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)年份。采用stata和eviews軟件進(jìn)行實(shí)證分析，相關(guān)變量的趨勢如圖1和圖2所示。

圖1 stata軟件相關(guān)變量的趨勢

圖2 eviews軟件相關(guān)變量的趨勢

三、模型的估計(jì)與結(jié)果

（一）國際旅游外匯收入與交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)的增加值關(guān)系檢驗(yàn)實(shí)證

1．序列平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗(yàn)

首先，運(yùn)用ADF、PP、KPSS等方法對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，從圖1可以看出，兩個(gè)時(shí)間序列均表現(xiàn)出隨時(shí)間的推移逐漸上升的趨勢，因而在進(jìn)行單位根檢驗(yàn)時(shí)一般會考慮包含常數(shù)和趨勢項(xiàng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表 1 各變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

從表1數(shù)據(jù)可以看出，三種檢驗(yàn)幾乎得出一致的結(jié)論：在lnzz的KPSS檢驗(yàn)中，臨界值0.132< 0.146,但兩者相關(guān)甚微；而在一階差分的KPSS檢驗(yàn)中，顯著地接受平穩(wěn)的零假設(shè)。lnzjz和lnlvsr在5%顯著水平上是不平穩(wěn)的，而其一階差分是平穩(wěn)的，可見lnzjz和lnlvsr均表現(xiàn)為I(1)。在同階單整情況下，有必要進(jìn)一步檢驗(yàn)它們是否存在協(xié)整關(guān)系。方法是采用Johasen極大似然法，滯后長度的選擇依據(jù)LR、FPE、AIC、SC、HQ各準(zhǔn)則進(jìn)行綜合考慮。經(jīng)過判斷，進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)滯后階數(shù)選擇為1，檢驗(yàn)形式選擇無線性趨勢、協(xié)整方程無截距且無趨勢。檢驗(yàn)結(jié)果如表 2所示。

表2 基于Johasen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

如果檢驗(yàn)假設(shè) H0為：lnzjz不是 lnlvsr的Granger因（即β11＝0）。將約束條件放入（5）式可得

從協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，lnzj與lnsr之間存在一個(gè)協(xié)整，說明我國旅游業(yè)和物流業(yè)之間的發(fā)展存在長期均衡關(guān)系。

2．基于VAR模型基礎(chǔ)上的Bootstrap似然比檢驗(yàn)

在VAR建模中，如果兩個(gè)變量非平穩(wěn)且存在協(xié)整，則說明二者具有某種共同的走勢，即二者應(yīng)該至少存在某一個(gè)方向上的Granger因果關(guān)系。而根據(jù)Shukur和Mantalos等學(xué)者觀點(diǎn)，在兩個(gè)變量存在協(xié)整且各為單整的情況下，應(yīng)用Bootstrap方法進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)所得到的結(jié)果將更加穩(wěn)健。實(shí)證過程如下所述。

首先，依據(jù)上述VAR模型最佳滯后檢驗(yàn)結(jié)果，我們建立關(guān)于lnzjz和lnlvsr的VAR(1)模型，具體表達(dá)式為：

然后，對（6）式進(jìn)行最小二乘估計(jì)，得到相應(yīng)的待估系數(shù)和殘差，通過對估計(jì)的殘差進(jìn)行1 000次可重復(fù)抽樣，同時(shí)對抽樣得到的殘差εt*進(jìn)行零中心化，并結(jié)合已經(jīng)估計(jì)的系數(shù)，得到相應(yīng)的Bootstrap序列l(wèi)nzj*和lnsr*。用lnzj*和lnsr*重新對上述約束模型（6）式和無約束模型（5）式進(jìn)行估計(jì)，依據(jù)（4）式計(jì)算LR統(tǒng)計(jì)量,這樣會得到1 000個(gè)LRbs統(tǒng)計(jì)量值，按由小到大排序后，取其中的第25、第975個(gè)數(shù)值作為各個(gè)估計(jì)值在5%顯著水平下置信區(qū)間上下限，即5%分位數(shù)對應(yīng)的臨界值。

最后，依據(jù)真實(shí)樣本按同樣的方法計(jì)算LRtrue，將其與LRbs統(tǒng)計(jì)量臨界值進(jìn)行比較。如果落在5%顯著水平置信區(qū)間外，則拒絕原假設(shè)；否則接受原假設(shè)。同時(shí)可以計(jì)算P值。

對于lnlvsr不是lnzjz的Granger因的檢驗(yàn)思路完全一樣，不再重復(fù)敘述。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。約束VAR（1）估計(jì)模型：

表3 基于VAR模型基礎(chǔ)上的Bootstrap似然比檢驗(yàn)結(jié)果

從檢驗(yàn)結(jié)果看，我們可以在5%顯著水平下拒絕lnlvsr不是lnzjz的Granger因的原假設(shè)，接受lnzjz不是lnlvsr的Granger因的原假設(shè)，說明國際旅游外匯收入對交倉郵值的作用在統(tǒng)計(jì)上是顯著的。進(jìn)一步分析，可以得到經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后的協(xié)整方程：

[－18.648 7]——括號中為t值，在1%顯著水平下高度顯著。

從協(xié)整方程可以看出，國際旅游外匯收入與交倉郵值具有長期均衡關(guān)系，且二者正相關(guān)。協(xié)整系數(shù)為0.917 2，且在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，表明在不考慮其他影響因素的情況下，二者的變動(dòng)系數(shù)比例為1：0.917 2。具體到本文，因?yàn)橐呀?jīng)驗(yàn)證國際旅游外匯收入與交倉郵值只具有單向作用，意味著在不考慮其他影響因素情況下，國際旅游外匯收入增長1%，會推動(dòng)交倉郵值增長0.917 2%。

（二）貨物周轉(zhuǎn)量與國內(nèi)旅游人數(shù)的關(guān)系檢驗(yàn)實(shí)證

采用同樣的步驟，應(yīng)用Bootstrap仿真方法對國內(nèi)旅游人數(shù)與貨物周轉(zhuǎn)量的相互影響進(jìn)行檢驗(yàn)，詳細(xì)過程不再贅述，僅列出單位根、協(xié)整、Bootstrap似然比等檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 基于VAR模型基礎(chǔ)上的Bootstrap似然比檢驗(yàn)結(jié)果

從表4檢驗(yàn)結(jié)果來看，我們可以在1%顯著水平下高度拒絕lnzzl不是lnlvnu的Granger因，說明貨物周轉(zhuǎn)量對國內(nèi)旅游人數(shù)影響比較顯著。

進(jìn)一步分析，可以得到經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后的協(xié)整方程：

[-14.282 5]——括號中為t值，在1%顯著水平下高度顯著。

從協(xié)整方程可以看出，國內(nèi)旅游人數(shù)與貨物周轉(zhuǎn)量具有長期均衡關(guān)系，且二者是正相關(guān)的。協(xié)整系數(shù)為1.068 5，且在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，表明在不考慮其他影響因素的情況下，二者的變動(dòng)系數(shù)比例為1：1.068 5。具體到本文，因?yàn)樨浳镏苻D(zhuǎn)量與國內(nèi)旅游人數(shù)只具有單向Granger因果關(guān)系，意味著在不考慮其他影響因素情況下，國際旅游外匯收入增長1%，會帶動(dòng)交倉郵值增長1.068 5%。

四、結(jié)論與政策建議

由于建立在漸進(jìn)理論假設(shè)上的Granger因果檢驗(yàn)存在不足，其推斷結(jié)論也只能在漸進(jìn)理論上具有可信度。其缺陷主要表現(xiàn)在，如果序列之間存在單整或協(xié)整關(guān)系，Granger檢驗(yàn)可能失效。此外，中國可查詢的宏觀經(jīng)濟(jì)序列樣本期不長，如果我們運(yùn)用對樣本容量要求較高的VAR模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，結(jié)果有效性難以讓人信服。為此，本文克服上述缺陷，借鑒國內(nèi)外學(xué)者的做法，應(yīng)用適合于小樣本的Bootstrap仿真方法對我國旅游業(yè)和物流業(yè)發(fā)展關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，國際旅游外匯收入與交倉郵值之間只存在單向因果關(guān)系，即國際旅游的增加會帶動(dòng)交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)的發(fā)展；第二，貨物周轉(zhuǎn)量與國內(nèi)旅游人數(shù)只具有單向Granger因果關(guān)系，即貨物周轉(zhuǎn)量的增加會顯著地推動(dòng)國內(nèi)旅游的發(fā)展。

由此可見，國際旅游對交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)具有顯著的推動(dòng)作用，繁榮我國旅游市場，有效增加入境旅游人數(shù)，可以有效刺激物流增加值的增長。2014年我國入境旅游外匯收入490億美元，同比增長2%（數(shù)值來自：中國旅游研究院組織編寫的第6部《中國旅游經(jīng)濟(jì)藍(lán)皮書》中“2013年旅游經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析與2014年發(fā)展預(yù)測”），由此可以大致測算出由于入境旅游外匯收入拉動(dòng)交通運(yùn)輸、倉儲及郵政業(yè)增加值約為1.834 4%。另外，貨物周轉(zhuǎn)量對國內(nèi)旅游存在顯著拉動(dòng)作用，隨著公路、鐵路、水運(yùn)、空運(yùn)等貨物周轉(zhuǎn)量的增加，國內(nèi)旅游人數(shù)會明顯增加。

所以，物流業(yè)和旅游業(yè)二者的相互作用各有側(cè)重，不是單純的因果關(guān)系。在制定二者協(xié)調(diào)發(fā)展的政策時(shí)，應(yīng)該結(jié)合實(shí)際情況區(qū)別考慮。例如，可以通過重點(diǎn)發(fā)展入境旅游來推動(dòng)物流業(yè)的增長；通過加快道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（如高鐵等）來帶動(dòng)國內(nèi)旅游的發(fā)展。

[1] 戈猛，劉秀田．旅游物流系統(tǒng)架構(gòu)研究[J]．物流技術(shù)，2013（5）：33-35．

[2] 賴斌，楊麗娟．旅游物流:從理論到實(shí)踐的困惑與解析[J]．廣西社會科學(xué)，2006（3）：62-64．

[3] 袁宇杰．旅游流的研究及旅游“雙流”系統(tǒng)的構(gòu)建[J]．旅游科學(xué)，2005（1）：6-11．

[4] 田宇，傅慧．日本“宅急便”模式對中國旅游物流實(shí)踐困惑之解析[J]．廣西民族大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2006（S2）：49-52．

[5] 李耀珍．物流業(yè)與旅游業(yè)互動(dòng)探討[J]．物流技術(shù)，2012（13）：105-106．

[6] 陳江．物流業(yè)推進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究[J]．物流技術(shù)，2012（21）：124-126．

[7] 孫玉琴，劉新偉．論現(xiàn)代物流業(yè)對旅游業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用[J]．企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2008（5）：113-115．

責(zé)任編輯：吳 強(qiáng)

An Em pirical Analysis of the Relationship between Tourism and Logistics Industry Development in China

ZHANG Yongqi,LIXinguang
(School of Business,WuyiUniversity，Nanping Fujian 354300,China)

Using the sample data from 1978 to 2013,we choose the two groups of variables for measuring the development of tourism industry and the growth of logistics industry,then we use the Bootstrap simulation method based on small samples to test the relationship of them.The results show that:It only exists one-way causal relationship between international tourism income and added value of transportation,storage and postal,and the research demonstrates that development of international travel can drive the development of transportation,storage and postal industry.There is only unidirectional Granger causality between the cargo turnover and domestic tourist arrivals.That is to say,the increase of cargo turnover will significantly promote the developmentof domestic tourism.

tourism industry;logistics industry;Bootstrap simulation;Granger causality

F590.3

A

1673-8004（2016）03-0152-05

2015-09-18

張永起（1973— ），男，吉林通化人，講師，碩士，主要從事經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。