國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出影響因素的VAR模型分析

張義

摘 要：基于向量自回歸（VAR）模型，運(yùn)用單位根檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，對(duì)1999年-2018年影響我國(guó)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出（LY）的因素進(jìn)行實(shí)證分析，分析結(jié)果表明旅游人數(shù)（LK）和互聯(lián)網(wǎng)普及水平（HLW）的變化是影響國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出的重要因素，兩者對(duì)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出都產(chǎn)生了正面的影響，而且后者的作用更為顯著。同時(shí)旅游人數(shù)（LK）和互聯(lián)網(wǎng)普及水平（HLW）的變化對(duì)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)變化的影響都會(huì)隨著時(shí)間不斷加長(zhǎng)而慢慢降低。

關(guān)鍵詞：國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi);VAR模型;脈沖響應(yīng)函數(shù);方差分解

一、引言

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)旅游業(yè)以其獨(dú)特的發(fā)展優(yōu)勢(shì)和良好的市場(chǎng)前景，對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)了很大的力量。旅游業(yè)從自身角度逐步拓展以及結(jié)合其他產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展，使得我國(guó)從旅游短缺性國(guó)家轉(zhuǎn)變?yōu)槁糜未髧?guó)，創(chuàng)造出了令人驚嘆的經(jīng)濟(jì)效益。因?yàn)槁糜蜗M(fèi)支出是一個(gè)國(guó)家旅游消費(fèi)經(jīng)濟(jì)基本狀況的標(biāo)志之一，所以其常常作為一個(gè)綜合性指標(biāo)用來(lái)衡量國(guó)家旅游經(jīng)濟(jì)活動(dòng)情況和效果。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局1999年-2018年間的數(shù)據(jù)顯示，國(guó)家旅游消費(fèi)支出從2831.92億元上升到5128.29億元。從總體看，呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，我國(guó)將以較快的發(fā)展速度使旅游業(yè)步入全新階段，因此本文對(duì)旅游消費(fèi)支出影響因素的研究具有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、相關(guān)研究綜述

對(duì)于國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出實(shí)證分析的研究思路如下：第一，確定影響國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出的因素;第二，將以上因素作為自變量建立國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出的VAR模型。我國(guó)學(xué)者對(duì)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出進(jìn)行實(shí)證研究的計(jì)量方法主要有以下幾種：

1.多元線性回歸模型分析

賀淵迪等（2018）利用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民平均可支配收入、城鄉(xiāng)居民年末平均儲(chǔ)蓄存款余額以及旅行社數(shù)量的時(shí)間順序，構(gòu)建了旅行消費(fèi)支出的多元回歸模型。結(jié)果表明城鎮(zhèn)居民平均可支配收入越高，旅游消費(fèi)支出也越高，但旅行社的數(shù)量卻和居民消費(fèi)成負(fù)相關(guān)。

2.向量自回歸模型分析

周力等人建立了向量自回歸模型。第一，對(duì)城市居民消費(fèi)、農(nóng)業(yè)居民消費(fèi)、旅游消費(fèi)三種變量，進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)和對(duì)VAR模型的平穩(wěn)性試驗(yàn);第二，重新構(gòu)建了VAR模型;第三，脈沖分析和方差分解。結(jié)果表明：影響游客消費(fèi)行為的主要原因是都市居民消費(fèi)和鄉(xiāng)村居民消費(fèi)，后二者對(duì)游客消費(fèi)行為均存在著不同程度的影響。

3.協(xié)整檢驗(yàn)及Granger因果檢驗(yàn)

伍卓等通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)，指出旅游交通和旅游消費(fèi)支出存在協(xié)整關(guān)系，但反過(guò)來(lái)旅游消費(fèi)支出對(duì)旅游交通又有影響。

隨著旅游業(yè)的迅速發(fā)展及其對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的重大貢獻(xiàn)，對(duì)于旅游消費(fèi)支出影響因素的分析研究是必要的也是緊迫的，本文著重探討的問(wèn)題有：影響旅游消費(fèi)開支的各種因素究竟是哪些;已確定的各種因素是正向或者負(fù)向地影響了旅游消費(fèi)開支;上述的各種因素與旅游消費(fèi)開支之間的Granger關(guān)系是否存在;上述各種因素的共同影響的價(jià)格波動(dòng)性究竟如何，短期和長(zhǎng)期是否有不一樣，以及長(zhǎng)期內(nèi)是否會(huì)有明顯下降的勢(shì)頭等;用上述各種因素來(lái)估計(jì)國(guó)內(nèi)游客消費(fèi)支出。所產(chǎn)生的預(yù)期偏差又主要來(lái)自于哪些方面？因此上述方面的研究，對(duì)更好推動(dòng)旅游業(yè)的健康發(fā)展有著重大的意義。

三、模型設(shè)定和數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.模型設(shè)定及變量說(shuō)明

本文主要采用p階向量自回歸模型：Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ ApYt-p+εt

其中，Yt=（LNLY，LNHLW，LNLK）T，LY代表旅游消費(fèi)支出，HLW代表互聯(lián)網(wǎng)的普及水平，LK代表旅游人數(shù)，LN代表對(duì)相關(guān)變量取自然對(duì)數(shù)。A1至Ap為待估的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量存在p階滯后期，εt是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.變量選擇

首先旅游人數(shù)對(duì)旅游消費(fèi)支出是具有直接影響的，互聯(lián)網(wǎng)的普及化程度也越來(lái)越高，人們更多追求精神的滿足，那么旅游是人們得到精神滿足的重要手段之一，并且人們現(xiàn)在更多在網(wǎng)上搜索旅游景點(diǎn)、買票等，所以互聯(lián)網(wǎng)的普及水平對(duì)旅游消費(fèi)有著重大的影響。我們最終選取旅游人數(shù)（LK）和互聯(lián)網(wǎng)普及水平（HLW）作為旅游消費(fèi)支出（LY）的自變量。

3.數(shù)據(jù)說(shuō)明

本調(diào)查的數(shù)據(jù)均來(lái)源于統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)，三個(gè)變量均選取自1999-2018的年度統(tǒng)計(jì)資料。因?yàn)榘磿r(shí)間順序排列經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)異方差貢獻(xiàn)率的現(xiàn)象，所以本文中也對(duì)歷史數(shù)據(jù)做了一定的自然對(duì)數(shù)化，對(duì)數(shù)化之后用LNLY、LNHLW、LNLK分別代表了旅游消費(fèi)的總支出、互聯(lián)網(wǎng)普及水平、旅行人次，但歷史數(shù)據(jù)的自然對(duì)數(shù)變換并不能改變?cè)瓉?lái)的協(xié)整關(guān)系，還可以將其趨勢(shì)線性化。本次的數(shù)據(jù)分析將采用Eviews8.0軟件。

四、國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出影響因素的實(shí)證檢驗(yàn)

1.單位根檢驗(yàn)

因?yàn)榻?jīng)濟(jì)時(shí)間序列在很多情況下并不平穩(wěn)，如果采取普通最小二乘回歸的方法，會(huì)呈現(xiàn)“偽”回歸的現(xiàn)象。本文我們將采用ADF（Augmented Dick Fuller）檢驗(yàn)法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。得出結(jié)果如表1所示：

檢驗(yàn)得出：三個(gè)序列都在1%的顯著性水平下是非穩(wěn)定的，都必須接受存在單位根的假設(shè)。隨后又對(duì)它們的一階差分序列進(jìn)行了平穩(wěn)性檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)LNLY、LNHLW、LNLK均在百分之一的水平或顯著水平上拒絕了存在單位根的原假設(shè)，從而使得LNLY、LNHLW、LNLS均為I（1） 過(guò)程，它們的一階差分序列為I（0） 過(guò)程。

2.建立VAR模型

（1） 確定滯后階數(shù)

在確定合適的自由度，使建模參數(shù)在具備較強(qiáng)解析能力的同時(shí)減少了誤差項(xiàng)的自相關(guān)，因此需要選取VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。使用了AIC準(zhǔn)則作為選擇最優(yōu)預(yù)測(cè)滯后階次的檢驗(yàn)準(zhǔn)則。根據(jù)下表2，得出了VAR模型的最優(yōu)預(yù)測(cè)滯后階次為三。

（2） 檢驗(yàn)VAR模型的平穩(wěn)性

檢驗(yàn)VAR模型是否有平穩(wěn)性需要采用的方式是檢查VAR模型中的F矩陣單位根情況。從圖1中可以看到每個(gè)單位根都落在單位圓內(nèi)，因此滯后三階的VAR模型也是很穩(wěn)定的。

（3） VAR模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

①表3為滯后3階的VAR模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

由表2可得到如下的滯后3階的VAR模型：

從矩陣中不難看出，多數(shù)系數(shù)的單獨(dú)顯著性并不強(qiáng)，而顯著性較強(qiáng)（大于1.96或小于1.96）的系數(shù)僅有3處：在第二個(gè)方程中，滯后一階時(shí)，D（LNHLW）對(duì)D（LNHLW）具有顯著的正面影響;在滯后三階時(shí)，D（LNLY（-3））對(duì)D（LNHLW）具有顯著的負(fù)面影響;在滯后三階時(shí)，D（LNLK（-3））對(duì)D（LNHLW）具有顯著的正面影響;在第三個(gè)方程中，滯后一階時(shí)，D（LNHLW（-1））對(duì)D（LNLK）具有顯著的負(fù)面影響。

3.脈沖響應(yīng)函數(shù)

為探討互聯(lián)網(wǎng)普及水平的對(duì)數(shù)差分值與旅行人數(shù)的對(duì)數(shù)差分值對(duì)旅行消費(fèi)支出的影響，構(gòu)建了脈沖響應(yīng)函數(shù)，所得脈沖響應(yīng)函圖如下：

從圖2知，互聯(lián)網(wǎng)普及水平HLW的對(duì)數(shù)差分值對(duì)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出LY的對(duì)數(shù)差分值的影響具有波動(dòng)性，互聯(lián)網(wǎng)普及水平HLW的對(duì)數(shù)差分值增加一個(gè)單位，在短期內(nèi)對(duì)旅游消費(fèi)支出LY的對(duì)數(shù)差分值具有負(fù)向影響，之后影響增加至正向影響，長(zhǎng)期的這種影響趨于0。由圖3可知，旅游人數(shù)LK的對(duì)數(shù)差分值對(duì)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出LY的對(duì)數(shù)差分值的影響具有波動(dòng)性，，旅游人數(shù)LK的對(duì)數(shù)差分值增加一個(gè)單位，在短期內(nèi)對(duì)旅游消費(fèi)支出LY的對(duì)數(shù)差分值具有負(fù)面影響，之后影響增加至正向影響，長(zhǎng)期的這種影響趨于0。

4.方差分解

下面對(duì)旅游消費(fèi)支出LY變動(dòng)的不同預(yù)測(cè)期限的預(yù)測(cè)誤差的方差進(jìn)行分解，結(jié)果如表4所示：

從LY的方差分解結(jié)果可以看出，旅游消費(fèi)支出變動(dòng)的預(yù)測(cè)誤差主要來(lái)自于自身變動(dòng)的擾動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)普及水平HLW變動(dòng)的擾動(dòng)，互聯(lián)網(wǎng)普及水平HLW變動(dòng)的沖擊對(duì)國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)LY變動(dòng)的影響占到24%，旅游人數(shù)LK變動(dòng)的擾動(dòng)對(duì)旅游消費(fèi)支出的影響比較小，約為5%左右，旅游消費(fèi)支出LY變動(dòng)自身的沖擊非常大，旅游消費(fèi)支出變動(dòng)本身的貢獻(xiàn)率占到70%左右。

五、結(jié)論

通過(guò)對(duì)以上內(nèi)容分析，可以得出以下結(jié)論：

1.互聯(lián)網(wǎng)普及水平HLW和旅游人數(shù)LK的變動(dòng)是影響國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出變化的重要因素，二者對(duì)旅游消費(fèi)支出都具有正面的效應(yīng)，但前者的作用更大一些。

2.HLW的變化對(duì)LY的變化的影響具有波動(dòng)性，短期內(nèi)會(huì)使LY的變化降低，但長(zhǎng)期會(huì)使其增加，并且影響逐漸減弱，最終趨于0。LK的變化對(duì)LY變化的影響具有波動(dòng)性，短期內(nèi)會(huì)使LY的變化降低，但長(zhǎng)期會(huì)使其增加，并且影響逐漸減弱趨于0。

3.自身變動(dòng)的擾動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)普及水平變動(dòng)的擾動(dòng)是影響旅游消費(fèi)支出變動(dòng)預(yù)測(cè)誤差的主要原因，受旅游人數(shù)的影響比較小。

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