池州市旅游业发展与经济增长关系的实证研究

【摘要】池州市自“十一五”以来，旅游经济快速发展，旅游总收入大幅度增加，2014年的旅游总收入已占到池州市GDP的83.76%。本文选取池州市1998～2014年的旅游总收入和GDP数据，对池州市旅游业发展与经济增长之间的关系进行实证分析。结果表明，两者之间存在着长期稳定的均衡关系，并且初期经济增长对旅游业发展的拉动作用要大于旅游业发展对经济增长的推动作用。由Granger因果检验与脉冲响应分析可以得出，池州市旅游业是经济增长的单方面Granger原因，且后期旅游业发展对经济增长的影响要强于经济增长对旅游业发展的影响。并依此提出池州旅游业发展的几点建议。

【关键词】旅游业 经济增长 协整 Granger因果检验 脉冲响应函数

一、问题的提出

池州市位于安徽省西南部，北临长江，南接黄山，西望庐山，是中国第一个国家级生态经济示范区;池州生态环境优美，被誉为“国家森林城市、国家园林城市、国家绿色生态示范城区;池州人文积淀深，厚素有“千载诗人地”之誉，为省级历史文化名城，同时是皖南国际文化旅游示范区核心区域[1]。在“十二五”期间，池州市提出了“以建设皖南国际旅游文化示范区为契机，以旅游、文化、生态‘三位一体’融合发展为重点，推动旅游产业转型升级，建成世界级旅游目的地”[2]。这充分体现了池州这座“森林城市”对于今后旅游业的战略部署和发展方向。那么，池州市国民经济和旅游业之间到底存在着怎样的关系呢？本文选取了池州市1998～2014年共17年的旅游总收入和国内生产总值的原始数据①，利用CPI指数法，通过修正得到旅游总收入和国内生产总值的实际数据，并用TY和TGDF分别表示剔除价格因素后的旅游总收入和国内生产总值，绘制成相应的直方图1如下：

由图1可以看出，从1998年到2014年池州市旅游总收入TY和国内生产总值TGDF都显著增长，并且TY的增长幅度要远大于TGDF。同时旅游总收入占国内生产总值的比重也在不断上升，到2014年已达到83.76%，这充分说明了池州市旅游业发展与其经济增长之间的关系越来越密切。基于以上简要的定量与定性分析，下面本文利用计量分析方法，借助Eviews7.0，深入实证分析池州市旅游业发展与经济增长之间的关系，这不仅能让我们清楚的了解池州市旅游业发展与经济增长之间作用的内在机理，也对池州市今后制定或调整旅游业发展规划有着重要的实际参考意义。

二、文献综述

随着国内旅游业的转型升级发展，国内有不少学者结合了全国或某些具体省市的相关数据实证研究了旅游业发展与经济增长之间的相互关系。周旋、干晓蓉（2010）利用VAR模型及其协整分析，对陕西1990～2007年间国际旅游收入与经济增长关系进行实证分析.结果显示，国际旅游收入与经济增长存在协整关系，并且陕西经济增长和国际旅游收入之间存在协调互动的反馈机制[3]。赵朋佳（2014）结合陕西省1995～2011年间旅游总收入和国内生产总值原始数据实证分析了陕西省旅游业发展与经济增长两变量间的关系，得出了旅游总收入与GDP之间存在长期协整关系，且经济增长对旅游业发展的贡献要大于旅游业发展对经济增长的贡献[4]。陈友龙（2006）以全国为研究样本，分析旅游业与经济增长的关系，结果表明二者存在因果关系，且旅游业发展对经济增长的促进作用相对明显，而经济增长对旅游业发展的影响却并不明显的结论[5]。

本文在全国旅游业转型升级、从传统旅游业向现代旅游业转变的大背景下，选取全国典型旅游城市池州市作为研究对象，实证分析池州市旅游业发展与经济增长之间的相互关系，并依此提出相关建议，这一研究将对安徽省内实行旅游业“区域联动发展”的其他旅游城市有着很好的借鉴作用。

三、数据选取处理与研究方法

（一）数据选取处理

本文选取了池州市1998～2014年共17年的旅游总收入和国内生产总值的原始数据，通过剔除价格因素，得到了实际旅游总收入TY和实际国内生产总值TGDF。为了便于数据处理与问题分析，本文选取TY代表池州市旅游业发展水平，选取TGDF衡量池州市经济增长水平。为了消除或减少时间序列数据的异方差性对分析结果产生的影响，以及避免某些特殊时段上（比如说03年非典、08年金融危机）数据的剧烈波动，本文分别对TY和TGDF取对数，即生成变量LNTY和LNTGDF，且经过这种数据处理后能反映出经济增长与旅游业发展之间的弹性关系，更便于经济意义上的分析。同时，用ΔLNTY和ΔLNTGDF分别表示相应的一阶差分序列，Δ2LNTY和Δ2LNTGDP分别表示其二阶差分序列。

（二）研究方法

本文以向量自回归模型（VAR）和协整理论为基础分析池州市旅游业发展与经济增长之间的关系。由于时间序列可能存在非平稳性，所以在运用OLS法之前需要先对该时间序列变量的平稳性进行单位根检验，并通过Granger因果检验、协整检验、脉冲响应等方法对非平稳时间序列数据进行分析。

四、实证结果与计量分析

（一）时间序列平稳性的单根检验

在进行OLS回归分析之前，为了避免时间序列的非平稳性所造成的伪回归结果，有必要对时间序列均值、方差和自协方差的稳定性进行检验[6]。

（1）NLTGDF和LNTY随时间变化的时序图

由图2、图3可以看出随着时间的变化，LNTGDF和LNTY都呈现出上升趋势，所以不能直接对变量进行OLS分析，需要先检验序列的平稳性。

（2）ADF检验

在利用ADF检验法对序列LNTGDF和LNTY进行单位根检验时，我们根据赤池AIC信息准则和施瓦茨SC信息准则确定滞后阶数，利用Eviews7.0得到检验结果如下：

由表1ADF检验结果可以看出，序列LNTY和LNTGDF存在单位根，均为非平稳序列;一阶差分序列ΔLNTY是平稳序列，一阶差分序列ΔLNTGDF为非平稳序列;二阶差分序列Δ2LNTY和Δ2LNTGDP均为平稳序列。虽然序列LNTY和LNTGDF为非平稳序列，但它们之间可能存在某种平稳的线性组合，所以有必要对这两个变量序列进行协整检验。