中國城市化與旅游業(yè)發(fā)展動態(tài)計量分析

摘?要：采用因子分析法構(gòu)建“城市化水平”與“旅游業(yè)發(fā)展”這兩個綜合指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，建立動態(tài)計量經(jīng)濟學(xué)模型，探討中國城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展的演變趨勢以及兩者的互動關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展之間存在長期的均衡關(guān)系;從短期來看，城市化水平是旅游業(yè)發(fā)展的格蘭杰原因，旅游業(yè)發(fā)展不是城市化水平的格蘭杰原因;旅游業(yè)發(fā)展會引起城市化水平的快速上升，但后期影響有限，城市化水平對旅游業(yè)發(fā)展的作用則較為持久。

關(guān)鍵詞：旅游業(yè)?城市化?因子分析?動態(tài)計量

一、引言

城市化與旅游業(yè)發(fā)展是兩大全球性議題。預(yù)計到2050年，全球城市化率有望達到68%，中國將新增2.55億城鎮(zhèn)人口，是城鎮(zhèn)人口增長最快的國家之一?數(shù)據(jù)來源：聯(lián)合國經(jīng)濟和社會事務(wù)部《2018年世界城鎮(zhèn)化展望報告》?。一方面，旅游業(yè)已成為我國國民經(jīng)濟的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)，2018年中國出境旅游總消費2770億美元，世界排名第一。同期國內(nèi)旅游收入達到51278.3億元，比2000年增長了16.15倍?數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計年鑒2020年報告》?。相關(guān)研究表明，城市化進程客觀地促進了新型旅游要素的出現(xiàn)與集聚，從而刺激了旅游業(yè)的發(fā)展[1-3]。城市化水平影響旅游的需求與供給、旅游交通、旅游空間格局等[4，5]，最新研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)與人工智能對旅游業(yè)發(fā)展也有重大影響[6，7]。另一方面，旅游業(yè)能顯著帶動農(nóng)村人口在生產(chǎn)方式和生活方式上向城鎮(zhèn)人口轉(zhuǎn)變，提供城市化內(nèi)在拉動力和外在驅(qū)動力[8-10]。因此，城市化進程與旅游業(yè)發(fā)展具有互動效應(yīng)和協(xié)同耦合關(guān)系[11，12]。在文獻梳理中筆者發(fā)現(xiàn)，針對城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展動態(tài)關(guān)系的定量研究并不多見，而且存在截然相反的結(jié)論。如許潔等基于改革開放30年的時間序列，對我國城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系進行了動態(tài)計量分析，得出的結(jié)論為：旅游業(yè)發(fā)展與城市化水平之間并不存在顯著的因果關(guān)系，即旅游業(yè)發(fā)展和城市化發(fā)展水平之間不存在長期均衡關(guān)系[1]。王永剛以上海為例，根據(jù)2000—2011年的時間序列數(shù)據(jù)，證明上海旅游發(fā)展和上海城市化水平之間存在長期均衡關(guān)系[2]。上述研究都采用單一指標(biāo)作為城市化水平和旅游業(yè)發(fā)展的測度，雖然簡單易行，但也忽略了多維概念本身內(nèi)涵的豐富性，由此可能帶來偏差。所以，本文對中國“城市化水平”和“旅游業(yè)發(fā)展”這兩個指標(biāo)采用復(fù)合指標(biāo)法，利用綜合數(shù)據(jù)探討兩者之間的動態(tài)關(guān)系。

二、城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展綜合指標(biāo)

城市化是鄉(xiāng)村分散的人口、勞動力和非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟活動不斷進行空間上的集聚而逐漸轉(zhuǎn)化為城市的經(jīng)濟要素的過程[1，4，5]。根據(jù)城市化的定義、內(nèi)涵及中國城市化發(fā)展現(xiàn)狀，同時考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性，本文從城市經(jīng)濟、城市人口、人居環(huán)境與公共服務(wù)三個方面選取了評價城市化水平的6個關(guān)鍵指標(biāo)：二三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（x1）、城鎮(zhèn)人口比例（x2）、二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比重（x3）、人均公園綠地面積（x4）、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員（x5）、教育經(jīng)費（x6）。旅游業(yè)發(fā)展的衡量指標(biāo)一般有產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)效益、產(chǎn)業(yè)接待能力等[3-5]。本文從數(shù)據(jù)的可得性及旅游業(yè)的特征出發(fā)，選取了旅游業(yè)總收入（y1）、旅行社個數(shù)（y2）、國內(nèi)游客數(shù)（y3）、入境游客數(shù)（y4）、出境游客數(shù)（y5）等5個指標(biāo)作為衡量旅游業(yè)的關(guān)鍵指標(biāo)。

本文采用因子分析法建立“城市化水平”和“旅游業(yè)發(fā)展”兩個綜合指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2004—2017年），借助統(tǒng)計分析軟件SPSS20.0對城市化水平的6個指標(biāo)進行因子分析。相關(guān)檢驗結(jié)果顯示，統(tǒng)計量KMO值為0.865，Bartlett球形檢驗值的顯著性水平是0.000（<0.05），說明各指標(biāo)之間存在較強的相關(guān)性，適合采用因子分析。按照特征值大于1的原則提取公因子，得到1個公因子，其累計方差貢獻率達到98.908%（>90%），即該公因子反映了原指標(biāo)體系絕大部分信息。同樣方法，對旅游業(yè)的5個指標(biāo)進行因子分析。相關(guān)檢驗結(jié)果顯示，統(tǒng)計量KMO值為0.733，Bartlett球形檢驗值的顯著性水平是0.000（<0.05），說明各指標(biāo)之間存在較強的相關(guān)性，適合采用因子分析。按照特征值大于1的原則提取得到1個公因子，其累計方差貢獻率達到89.876%，信息損失較小。根據(jù)上述公因子提取結(jié)果，公因子得分系數(shù)矩陣計算出“城市化水平綜合指數(shù)”（記為URt）與“旅游業(yè)發(fā)展綜合指數(shù)”（記為TAt），如表1所示。

三、城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展的協(xié)整及因果關(guān)系檢驗

為了分析我國城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)系，需要對時間序列數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗。協(xié)整理論主要用于尋找兩個或多個非平穩(wěn)變量之間的均衡關(guān)系，如果某兩個或多個同階時間序列向量的某種線性組合可以得到一個平穩(wěn)的誤差序列，則這些非平穩(wěn)的時間序列之間存在長期均衡關(guān)系，即具有協(xié)整性。分別對原始數(shù)據(jù)取對數(shù)，記為LnURt和Ln?TAt（見表2）。這里之所以將原始變量以對數(shù)的形式出現(xiàn)，主要原因在于變量對數(shù)的差分近似地等于該變量的變化率，而經(jīng)濟指標(biāo)變量的變化率常常是較穩(wěn)定的序列，因此適合于包含在回歸方程中。

（一）單整檢驗

只有相同單整階數(shù)的兩個變量才可能存在協(xié)整關(guān)系，因此在協(xié)整分析之前必須檢驗變量的單整階數(shù)。進行城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展的協(xié)整分析，首先要檢驗這兩個變量的時間序列是否平穩(wěn)。通過對序列LnURt和LnTAt的平穩(wěn)性進行ADF檢驗，結(jié)果如表2所示，可知LnURt與LnTAt均是非平穩(wěn)序列，而一階差分序列ΔLnURt和ΔLnTAt均平穩(wěn)，由此判定LnURt與LnTAt為一階單整序列，記作LnURt～I（1），LnTAt～I（1）。

（二）協(xié)整模型及檢驗

檢驗兩變量間的協(xié)整關(guān)系，通常采用Engle-Granger檢驗法。利用該方法進行城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展的協(xié)整檢驗，首先使用普通最小二乘法（OLS）估計變量LnURt對LnTAt的回歸方程：

依據(jù)協(xié)整檢驗的基本原理，對回歸模型（1）的殘差進行單位根檢驗，首先令殘差ut=LnTAt-1.932968-0.680581LnURt。檢驗殘差項是否平穩(wěn)，即ut是否為I（0）序列。ADF檢驗統(tǒng)計量（-2.531341），概率值p=0.0164，估計殘差序列為平穩(wěn)序列，即ut～I（0）。由此，說明LnURt與LnTAt之間存在協(xié)整關(guān)系，我國城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展之間存在著長期動態(tài)均衡關(guān)系。這種動態(tài)均衡關(guān)系表明，進入21世紀(jì)以來，中國旅游業(yè)的發(fā)展和城市化進程之間呈現(xiàn)出一定的協(xié)調(diào)性。

（三）誤差修正模型

協(xié)整關(guān)系只反映變量之間的長期均衡關(guān)系，為了彌補長期靜態(tài)模型的不足，可通過短期動態(tài)模型反映短期偏離長期均衡的修正機制。據(jù)Engle定理，如果一組變量之間有協(xié)整關(guān)系，則協(xié)整回歸總是能被轉(zhuǎn)換為誤差修正模型。

為探討兩個序列間的短期波動，令誤差修正項ecmt=ut，本文建立如下誤差修正模型（ECM）：ΔLnTAt=β0+β1ΔLnURt+ecmt-1+εt。

利用OLS估計得到：

在以上的誤差修正模型中，旅游業(yè)發(fā)展的短期變動可以分為兩部分：一部分是短期城市化綜合指數(shù)波動的影響，另一部分是偏離長期均衡的影響。誤差修正項的系數(shù)的大小反映了對偏離長期均衡的調(diào)整力度。我國旅游業(yè)發(fā)展與城市化水平之間存在密切的關(guān)系。短期內(nèi)，城市化水平將引起旅游業(yè)相同方向的變化，如果城市化水平每增加1%，則引起旅游業(yè)增加0.251627%，而非均衡誤差將以22.2479%的比例對每年的旅游業(yè)發(fā)展與其長期均衡值的偏差做出修正。一旦短期波動偏離了長期均衡關(guān)系的軌道，誤差修正機制的存在能夠糾正這種偏離，將旅游業(yè)發(fā)展與中國城市化水平拉回到長期均衡發(fā)展的狀態(tài)。

（四）Granger因果檢驗

協(xié)整檢驗可以揭示變量序列之間是否存在長期均衡關(guān)系，但是無法揭示變量之間是否具有因果關(guān)系，Granger因果關(guān)系檢驗為解決這類問題提供了一種很好的思路和方法。建立城市化水平（LnURt）和旅游業(yè)發(fā)展（LnTAt）之間的Granger因果關(guān)系模型：

其中，假定隨機誤差項vt和wt之間是不相關(guān)的，m為最大滯后階數(shù)。利用普通最小二乘法（OLS）對參數(shù)進行估計，得檢驗結(jié)果如表3所示。

表3顯示，對于原假設(shè)“旅游業(yè)發(fā)展不是城市化水平的原因”，當(dāng)滯后期為1、2、3時，拒絕其可能犯錯誤的概率均大于0.05，表明接受原假設(shè)，即旅游業(yè)發(fā)展不是中國城市化水平的原因;同時，當(dāng)滯后期為3時，對于原假設(shè)“城市水平不是旅游業(yè)發(fā)展的原因”，拒絕其可能犯錯誤的概率小于0.0l，表明拒絕原假設(shè)，即中國城市水平是旅游業(yè)發(fā)展的原因。同時表明中國城市水平和旅游業(yè)發(fā)展之間僅存在單向因果關(guān)系。

四、城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展的脈沖響應(yīng)

以上分析發(fā)現(xiàn)城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展之間的交互影響，但是預(yù)測二者間的長期關(guān)系還需要進一步的定量研究。在向量自回歸的基礎(chǔ)上，運用系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)來進行分析就是一種常用的方法。

脈沖響應(yīng)函數(shù)用于考察來自隨機擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，對內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響軌跡。其函數(shù)為：

式（4）中：k為滯后階數(shù);隨機擾動項εt稱為新息（Innovation）。采用漸進解析法計算脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果參見圖1與圖2。圖中橫軸表示沖擊作用的期間數(shù)（本文為10年），縱軸分別表示我國城市化水平或旅游業(yè)發(fā)展的變化程度，曲線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)。

從圖1可看出，當(dāng)本期給旅游業(yè)發(fā)展自身一個標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊后，它即刻做出反應(yīng)，第1期旅游業(yè)發(fā)展上升2.8%，隨后一直下降，到第7期沖擊效應(yīng)基本消失。由此，說明旅游業(yè)發(fā)展受自身新息沖擊，會立即發(fā)生變化，隨后沖擊的影響力下降較快。另一方面，當(dāng)接受旅游業(yè)發(fā)展一個標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊后，城市化水平從第2期開始一路上升，到第7期達到最高2.4%，以后又緩慢下降。因此從短期來看，旅游業(yè)發(fā)展對自身新息沖擊的反應(yīng)較靈敏，城市化水平的反應(yīng)則相對滯后2期，但持續(xù)影響更顯著。

從圖2可看出，當(dāng)本期給城市化水平一個標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊后，在第1期城市化水平上升2.4%，到第4期升至最高2.7%，之后平穩(wěn)下降。說明城市化水平對自身新息沖擊也會即刻響應(yīng)，影響具有持續(xù)作用。另一方面，當(dāng)接受城市化水平一個標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊后，旅游業(yè)發(fā)展在第1期上升1.7%，但隨即較快下降，第5期以后穩(wěn)定在0.4%左右。說明短期來看，城市化水平對旅游業(yè)發(fā)展有一定沖擊力，但隨著時間的推移，這種沖擊效應(yīng)逐步減弱。

總體來看，城市化水平對旅游業(yè)發(fā)展具有明顯的正向沖擊作用，并且沒有滯后性。這一結(jié)論與Granger因果關(guān)系檢驗的結(jié)果相一致，說明城市本身是旅游業(yè)發(fā)展的重要依托。

五、結(jié)論

本文根據(jù)2004—2017年的時間序列數(shù)據(jù)，利用協(xié)整檢驗、Granger因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)模型，對我國城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展的關(guān)系進行了實證研究，研究結(jié)論包括：

第一，城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展之間存在長期均衡關(guān)系。非平穩(wěn)序列城市化水平和旅游業(yè)發(fā)展，均為一階單整，兩者之間的線性組合為平穩(wěn)序列，存在協(xié)整關(guān)系。這說明二者基本處于協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

第二，城市化水平與旅游業(yè)發(fā)展之間僅存在單向因果關(guān)系。通過Granger因果關(guān)系檢驗，城市化水平對旅游業(yè)發(fā)展的促進效應(yīng)在滯后3年時最為明顯。這說明城市化的水平及質(zhì)量構(gòu)成了旅游業(yè)發(fā)展的基石。

第三，城市化水平對于旅游業(yè)發(fā)展一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)明顯，說明短期內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展會引起城市化水平的快速上升;而旅游業(yè)發(fā)展對城市化水平一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊則保持較平穩(wěn)的響應(yīng)度，說明城市化水平對旅游業(yè)發(fā)展的作用較為持久。

第四，通過誤差修正模型得出中國城市化水平和旅游業(yè)發(fā)展之間存在短期波動與長期均衡關(guān)系。在短期內(nèi)，旅游業(yè)與中國城市化發(fā)展可能會由于政策法規(guī)、經(jīng)濟因素或者是自身的內(nèi)部矛盾與外部壓力的影響而偏離均值;但這種偏離是暫時的，最終會由于國家經(jīng)濟持續(xù)增長，居民消費觀念的轉(zhuǎn)變，國家發(fā)展旅游業(yè)的政策導(dǎo)向等誤差修正因素的存在，將旅游業(yè)與中國城市化進程拉回到長期均衡發(fā)展的軌道，達到協(xié)調(diào)發(fā)展的雙贏局面。

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（鄧可，上海政法學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院）