城鎮(zhèn)人口老齡化與國內(nèi)旅游消費(fèi)

徐曉娜

內(nèi)容提要：我國城鎮(zhèn)人口老齡化水平不斷加快，老年群體的旅游消費(fèi)規(guī)模也在逐年增加，旅游已經(jīng)成為老年人提升生活質(zhì)量的重要消費(fèi)方式。本文以我國1994-2013年的年度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用VAR模型對(duì)國內(nèi)旅游消費(fèi)與城鎮(zhèn)人口老齡化之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，并運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法探析城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展的影響。從長期趨勢看，城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)游客人次的累積效應(yīng)大于對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的累積效應(yīng)，這表明城鎮(zhèn)人口老齡化與國內(nèi)游客人次之間存在顯著的長期穩(wěn)定的正向關(guān)系，但城鎮(zhèn)人口老齡化和國內(nèi)旅游總花費(fèi)之間的長期趨勢并不顯著；城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)游客人次的預(yù)測方差貢獻(xiàn)度顯著，而對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的預(yù)測方差貢獻(xiàn)度相對(duì)較小。

關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)人口老齡化；國內(nèi)旅游消費(fèi)；VAR模型；脈沖響應(yīng)分析；方差分解

中圖分類號(hào)：F5903文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-148X（2017）01-0165-05

人口的消費(fèi)需求在很大程度上取決于其收入水平，但在收入水平一定的情況下，人口結(jié)構(gòu)的變化在一定程度上影響總消費(fèi)需求。由于平均預(yù)期壽命的提高以及生育率的持續(xù)下降，我國老年人口消費(fèi)增加的速度將快于人口增長速度[1]，老年人旅游消費(fèi)需求正在向高層次、高質(zhì)量、個(gè)性化、多元化的方向發(fā)展，旅游已經(jīng)成為老年人提升生活質(zhì)量的重要消費(fèi)方式。無論基于人口效應(yīng)還是消費(fèi)效應(yīng)，城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游消費(fèi)都存在影響，本文試圖通過實(shí)證來驗(yàn)證并預(yù)測這種影響效應(yīng)，并采用VAR模型分析城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游消費(fèi)的當(dāng)期和未來的影響。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

非結(jié)構(gòu)建模的向量自回歸（VAR）模型采用多方程聯(lián)立的形式，內(nèi)生變量在模型的每一個(gè)方程中對(duì)模型的全部內(nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸，將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的向量自回歸模型，進(jìn)而估計(jì)全部內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。因此，VAR模型能提供豐富的結(jié)構(gòu)，可以捕捉到數(shù)據(jù)的特征，在預(yù)測方面比傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型更準(zhǔn)確，可為動(dòng)態(tài)地研究變量之間的關(guān)系提供很好的思路。VAR模型的一般數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

Yt=α+∑pi=1AiYt-i+∑rj=1BjXt-j+εt（1）

其中，Yt是n維內(nèi)生變量向量；Xt是m維外生變量向量；p和r分別為內(nèi)生變量和外生變量的滯后階數(shù)，一般可根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則和LR檢驗(yàn)來確定；Ai（i=1，2，…，p）和Bj（j=1，2，…，r）分別為待估計(jì)的參數(shù)矩陣；εt為隨機(jī)擾動(dòng)向量，且滿足cov（εt，εs）=0（t≠s）。

（二）變量與數(shù)據(jù)說明

旅游花費(fèi)和游客人次既是衡量旅游消費(fèi)的重要指標(biāo)，也是旅游統(tǒng)計(jì)的重點(diǎn)統(tǒng)計(jì)內(nèi)容。本文采用國內(nèi)旅游總花費(fèi)（TH）（已通過旅游消費(fèi)價(jià)格指數(shù)換算為實(shí)際值，上年=100）和國內(nèi)游客人次（TC）來衡量國內(nèi)旅游消費(fèi)水平，用65歲及以上城鎮(zhèn)老年人口占城鎮(zhèn)總?cè)丝诘谋戎兀≒O）作為衡量城鎮(zhèn)人口老齡化水平的變量（該變量依據(jù)全國65歲及以上人口數(shù)量、城鎮(zhèn)總?cè)丝凇⒊擎?zhèn)人口比重?fù)Q算得出），數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本均取自1994-2013年年度數(shù)據(jù)?？紤]到對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后減少數(shù)據(jù)波動(dòng)和異方差的存在，本文在實(shí)際分析時(shí)采用各變量的對(duì)數(shù)值，分別用LTH、LTC、LPO表示自然對(duì)數(shù)的國內(nèi)旅游總花費(fèi)、自然對(duì)數(shù)的國內(nèi)游客人次、自然對(duì)數(shù)的城鎮(zhèn)人口老齡化水平。

二、實(shí)證分析

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

變量的平穩(wěn)性是VAR模型估計(jì)的基礎(chǔ)，構(gòu)建無約束的VAR模型的前提條件是變量為平穩(wěn)的時(shí)間序列。本文運(yùn)用Stata120軟件分別對(duì)序列LTH、LTC、LPO采用ADF單位根檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)水平，結(jié)果如表1所示：LTH、LTC、LPO時(shí)間序列在5%的顯著水平上均是非平穩(wěn)序列；對(duì)其進(jìn)行一階差分后進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果表明這三個(gè)序列在5%的顯著水平上，序列是平穩(wěn)的。因此，可以判斷這三個(gè)序列均是一階單整I（1），可以建立VAR模型[2]。

進(jìn)一步對(duì)建立的VAR模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，所設(shè)定的VAR模型所有根模的倒數(shù)都小于1，即位于單位圓內(nèi)，說明VAR模型穩(wěn)定且整體擬合度較高，保證了脈沖響應(yīng)分析的有效性。經(jīng)檢驗(yàn)殘差序列無自相關(guān)，并經(jīng)White異方差檢驗(yàn)顯示不存在異方差，且服從正態(tài)分布，結(jié)果表明VAR模型具有有效性，可以進(jìn)一步進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析[3]。

（三）脈沖響應(yīng)分析

為了研究城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)旅游消費(fèi)水平的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，需要在已建立的VAR模型的基礎(chǔ)上利用脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析兩者之間的沖擊影響程度。脈沖響應(yīng)函數(shù)是用時(shí)間序列模型來分析影響關(guān)系的一種思路，用于衡量來自新息的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)變量當(dāng)前和未來的影響軌跡，并通過VAR模型的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)給其他所有內(nèi)生變量，能夠比較直觀的刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用及其效應(yīng)。本文采用Cholesky分解方法，利用已建立的VAR模型，分別給LTH、LTC一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，得到正交化的脈沖響應(yīng)函數(shù)，將沖擊響應(yīng)期設(shè)為20期，考慮在未來20期內(nèi)國內(nèi)旅游總花費(fèi)和國內(nèi)游客人次分別對(duì)城鎮(zhèn)人口老齡化水平的動(dòng)態(tài)響應(yīng)軌跡。響應(yīng)結(jié)果如圖1、圖2所示。在圖1中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)，縱軸表示國內(nèi)旅游總花費(fèi)對(duì)城鎮(zhèn)人口老齡化的響應(yīng)程度，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，陰影表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。在圖2中，橫軸表示同圖1，縱軸表示國內(nèi)游客人次對(duì)城鎮(zhèn)人口老齡化的響應(yīng)程度，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，陰影表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

首先，分析國內(nèi)旅游總花費(fèi)對(duì)城鎮(zhèn)人口老齡化的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。由圖1可以看出國內(nèi)旅游總花費(fèi)對(duì)城鎮(zhèn)人口老齡化的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊不管是在短期還是長期都有正向響應(yīng)，短期沖擊明顯，未來長期趨于穩(wěn)步提高。具體的響應(yīng)軌跡是：隨著城鎮(zhèn)人口老齡化的提高在開始階段就對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)產(chǎn)生了正向的沖擊，城鎮(zhèn)人口老齡化提高1個(gè)百分點(diǎn)，國內(nèi)旅游總花費(fèi)大約上升0029個(gè)百分點(diǎn)。此后沖擊力度逐年穩(wěn)步增強(qiáng)，對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的增長保持持續(xù)的正向拉動(dòng)效應(yīng)，這種拉動(dòng)效應(yīng)比較穩(wěn)定，而且正向效應(yīng)持續(xù)的時(shí)間也更長。進(jìn)一步觀察追蹤期期間的城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)增長的累積效應(yīng)[4]，可以看到在5年、10年和20年的累積效應(yīng)影響分別為0162、0349和0805，這表明城鎮(zhèn)人口老齡化提高一個(gè)百分點(diǎn)，將導(dǎo)致國內(nèi)旅游總花費(fèi)分別在5年、10年和20年累積提高0162、0349和0805個(gè)百分點(diǎn)。從以上的分析可以得到這樣的結(jié)論：城鎮(zhèn)人口老齡化的加速在整個(gè)考察期內(nèi)對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的增長有正向影響[5]，從未來長期看這種影響有穩(wěn)定增長趨勢。

其次，考察國內(nèi)游客人次對(duì)城鎮(zhèn)人口老齡化變量的標(biāo)準(zhǔn)差新息的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。從圖2可以看出國內(nèi)游客人次對(duì)于城鎮(zhèn)人口老齡化增長的脈沖響應(yīng)模式與國內(nèi)旅游總花費(fèi)對(duì)于城鎮(zhèn)人口老齡化增長的脈沖響應(yīng)模式上都趨于穩(wěn)定的正向響應(yīng)，但在脈沖響應(yīng)的時(shí)間軌跡和沖擊力度上存在差異。在第1年，國內(nèi)游客人次對(duì)來自城鎮(zhèn)人口老齡化的一個(gè)正沖擊立即有正向影響，大小約為0017，也即城鎮(zhèn)人口老齡化提高一個(gè)百分點(diǎn)，國內(nèi)游客人次將提高0017個(gè)百分點(diǎn)，影響小于國內(nèi)旅游總花費(fèi)對(duì)城鎮(zhèn)人口老齡化沖擊的反應(yīng)。此后沖擊力度逐年穩(wěn)步增強(qiáng)，對(duì)國內(nèi)游客人次的增長保持持續(xù)的正向拉動(dòng)效應(yīng)，這種拉動(dòng)效應(yīng)比較穩(wěn)定，而且正向效應(yīng)持續(xù)的時(shí)間也更長。通過分析觀察期的累積效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)于國內(nèi)游客人次在5年、10年和20年的累積效應(yīng)影響分別為 0140、0349和0954。這表明，城鎮(zhèn)人口老齡化提高一個(gè)百分點(diǎn)，將導(dǎo)致國內(nèi)游客人次分別在5年、10年和20年累積提高0140、0349和0954個(gè)百分點(diǎn)。與城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的累積效應(yīng)比較，城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)游客人次的影響在前10年比較小，但從11年以后累積效應(yīng)逐年比對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的累積效應(yīng)大，這說明城鎮(zhèn)人口老齡化與國內(nèi)游客人次之間存在顯著的長期穩(wěn)定的正向關(guān)系，但城鎮(zhèn)人口老齡化和國內(nèi)旅游總花費(fèi)之間的長期關(guān)系并不顯著。這說明未來伴隨著人口老齡化比重的增加，國內(nèi)游客人次將不斷上升，而這種由人口老齡化所拉動(dòng)的國內(nèi)游客人次的上升卻并沒有給國內(nèi)旅游總花費(fèi)帶來顯著的影響。

（四）方差分解

下面利用預(yù)測方差分解技術(shù)來分析城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游消費(fèi)水平的相對(duì)貢獻(xiàn)率。與脈沖響應(yīng)分析不同，預(yù)測誤差方差分解技術(shù)可將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所作的貢獻(xiàn)。因此，方差分解給出的是每一隨機(jī)新息對(duì)VAR模型影響的相對(duì)重要性。比較這個(gè)相對(duì)重要性新息隨時(shí)間的變化，可以估計(jì)出該變量的作用時(shí)滯和相對(duì)效應(yīng)的大小[6]。本文通過方差分解方法分析城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游消費(fèi)水平的解釋程度，方差分解結(jié)果見表3。對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的方差分解結(jié)果表明國內(nèi)旅游總花費(fèi)的變動(dòng)主要是受自身沖擊的影響：在第1期達(dá)到9297%，隨后有隨時(shí)間下降的趨勢，但下降幅度并不大，第20期也在76%左右。而來自城鎮(zhèn)人口老齡化的沖擊對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)變動(dòng)的貢獻(xiàn)率在第2期僅為703%，也即國內(nèi)旅游總花費(fèi)的預(yù)測方差的703%由城鎮(zhèn)人口老齡化的變動(dòng)來解釋。這說明城鎮(zhèn)人口老齡化的變動(dòng)在初期對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的影響并不顯著，這種影響將隨時(shí)間推移逐漸增大，在第20期達(dá)到2379%。由以上分析可以看出國內(nèi)旅游總花費(fèi)的變動(dòng)主要由其自身的變動(dòng)來解釋，但城鎮(zhèn)人口老齡化的變動(dòng)對(duì)其變動(dòng)存在一定的影響。

從表3可以看到城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)游客人次波動(dòng)的沖擊（即對(duì)預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)）開始不明顯，第2期僅為568%，但此后逐年上升，第8期相對(duì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到5506%。這表明從未來長期趨勢來看，城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)游客人次變動(dòng)的影響較大，從第18期開始對(duì)國內(nèi)游客人次變動(dòng)的解釋已達(dá)到80%。與城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)變動(dòng)影響相比較，其影響程度明顯要大很多，這與前面的脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果相一致。

三、結(jié)論及啟示

本文利用1994-2013年全國的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立了城鎮(zhèn)人口老齡化與國內(nèi)旅游總花費(fèi)和國內(nèi)游客人次之間的VAR模型，利用脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析預(yù)測城鎮(zhèn)人口老齡化與國內(nèi)旅游消費(fèi)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系，主要研究結(jié)論總結(jié)如下：

第一，國內(nèi)旅游總花費(fèi)對(duì)于城鎮(zhèn)人口老齡化增長的脈沖響應(yīng)模式與國內(nèi)游客人次對(duì)于城鎮(zhèn)人口老齡化增長的脈沖響應(yīng)模式上都趨于穩(wěn)定的正向響應(yīng)，但在脈沖響應(yīng)的時(shí)間軌跡和沖擊力度上存在差異。與城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的累積效應(yīng)比較，城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)游客人次的影響在未來10期比較小，但從11期以后累積效應(yīng)逐年比對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的累積效應(yīng)大，這說明城鎮(zhèn)人口老齡化與國內(nèi)游客人次之間存在顯著的長期穩(wěn)定的正向關(guān)系，但城鎮(zhèn)人口老齡化和國內(nèi)旅游總花費(fèi)之間的未來長期關(guān)系并不顯著。

第二，在方差分解中，國內(nèi)旅游總花費(fèi)的變動(dòng)主要由其自身的變動(dòng)來解釋，但城鎮(zhèn)人口老齡化的變動(dòng)在初期對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)的貢獻(xiàn)并不顯著，這種影響將隨時(shí)間推移逐漸增大。而城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)游客人次波動(dòng)的沖擊在第2期僅為568%，但此后將逐年上升，第8期相對(duì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到5506%。與城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游總花費(fèi)變動(dòng)影響相比較，其未來的影響程度更顯著，這與脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果是相一致的。

上述實(shí)證分析預(yù)測表明無論是短期還是長期，城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)國內(nèi)旅游消費(fèi)均存在影響；從長期趨勢看，隨著城鎮(zhèn)人口老齡化程度的加劇，這種沖擊對(duì)國內(nèi)旅游人次的影響較旅游花費(fèi)效果更顯著。一方面，20世紀(jì)50、60年代生育高峰出生的人口正在或即將步入老年，中國的老齡人口將迎來增長高峰，這一龐大的老年群體文化程度普遍提高，越來越多的老年人擁有自己的經(jīng)濟(jì)來源，其消費(fèi)觀念和生活方式發(fā)生了變化，加之有更多的閑暇時(shí)間，許多老年人選擇外出旅游，未來老年人的旅游消費(fèi)規(guī)模潛力巨大，從人口效應(yīng)角度進(jìn)一步解釋了城鎮(zhèn)人口老齡化對(duì)旅游消費(fèi)的長期影響趨勢是顯著的；另一反面，城市老年人出游比例在增加，而旅游花費(fèi)卻相對(duì)較少，老年人口的代際效應(yīng)也會(huì)對(duì)旅游消費(fèi)產(chǎn)生影響。由于生活在不同時(shí)代的老年人口的消費(fèi)需求具有很強(qiáng)的異質(zhì)性，而旅游市場并未適應(yīng)老齡化形勢，對(duì)老年群體這一“藍(lán)海市場”缺乏老齡化思維，導(dǎo)致旅游市場規(guī)劃、旅游產(chǎn)品開發(fā)和旅游服務(wù)提供過程中缺少針對(duì)老年人群的個(gè)性化、定制化產(chǎn)品和服務(wù)，產(chǎn)品開發(fā)滯后成為介于老年旅游需求與購買決策之間的“瓶頸”[7]。這種在旅游業(yè)發(fā)展中的“年齡歧視”在很大程度上制約了老年人的旅游活動(dòng)參與度，制約了對(duì)老年人旅游消費(fèi)需求的滿足。國家旅游局日前已出臺(tái)了《旅行社老年旅游服務(wù)規(guī)范》，這為老年人外出旅游提供了安全保障的同時(shí)，更加需要旅游業(yè)積極應(yīng)對(duì)人口老齡化，堅(jiān)持“老齡思維”，不斷解決老齡需求與老齡產(chǎn)品和服務(wù)之間不相適應(yīng)的矛盾，以滿足老齡人口日益多元、高層次的精神需求。

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Abstract：At present， the level of urban aging in China has been accelerating， while the tourism consumption of the elderly population is increasing year by year. Tourism has become an important way to improve old people′s quality of life. An empirical study has been completed by using the related time series data from 1994 to 2013 and a VAR （Vector Autoregressive） model is constructed based on reflecting the dynamic relationship between urban aging and the domestic tourism consumption level. Based on VAR model， with impulse response function and variance decomposition analysis， this paper analyzes the dynamic effects of the urban aging on the domestic tourism. The cumulative effect of urban aging on domestic tourists trips arrivals is greater than the cumulative effect of the total cost of domestic tourism， indicating that there is a significant long-term stable positive relationship between urban aging and domestic tourists trips arrivals， but the long-term relationship between urban aging and the total domestic tourism spending is not significant； the aging of urban population plays an important role in the predictive variance of domestic tourist arrivals， but the aging of the urban population is relatively small in the variance of the prediction of the total cost of domestic tourism.

Key words：urban aging； domestic tourism consumption； VAR model； impulse response analysis； variance decomposition

（責(zé)任編輯：關(guān)立新）