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时间:2020-08-07
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1、河南省旅游业与经济发展水平关系的实证分析作者:张焕丽来源:《对外经贸》2015年第09期 [摘要]采用1979—2013年的时间序列数据,利用平稳性检验、Granger因果关系检验、脉冲响应,对河南省旅游业与经济发展水平的关系进行了实证分析,结果表明:从长期来看,河南省旅游业与经济增长之间存在均衡关系;河南省经济发展水平与旅游业之间相互影响,相互制约。提出综合开发旅游产品,积极发展农业生态旅游,加强交通基础设施建设的对策建议。 [关键词]旅游业发展;经济发展水平;平稳性检验
2、;Granger因果关系检验;脉冲响应 [中图分类号]F59[文献标识码]A[文章编号] 2095-3283(2015)09-0068-03 [作者简介]张焕丽(1991-),女,汉族,河南开封人,硕士研究生,研究方向:国际贸易与政策。 一、引言 2014年河南省海内外游客共计4.5亿人次,同比增长12%,旅游业总收入约4300亿元,同比增长13%。其中入境游219.77万人次,同比增长6%,旅游创汇收入7.06亿美元,同比增长7%
3、,系列数据表明,河南省旅游业已进入了一个全新的发展阶段。因此,研究河南省旅游业发展与经济水平发展之间的关系,对于促进河南省旅游业乃至全省经济持续健康发展具有重要意义。 二、实证分析 本文使用了时间序列分析中的向量自回归方法(VAR),对河南省旅游业发展水平和经济发展水平进行平稳性检验和Granger因果关系检验。本文选取“GDP(单位:亿元)”指标,来衡量河南省经济发展水平。由于国内缺乏相关的旅游统计,而且本文研究所选取数据时间跨度较长,只能选择“入境旅游人数(单位:万人次
4、)”或“国际旅游外汇收入(单位:万美元)”这两项指标。由于“国际旅游外汇收入”指标需要多次进行指数平减,且与“入境旅游人数”指标存在显著的正相关性,故本文选取“入境旅游人数(单位:万人次)”指标,来衡量河南省旅游业发展水平。通过建立入境旅游人数和GDP的向量自回归模型,分析河南省经济发展和旅游业发展之间的关系。 (一)数据选取 本文主要选取了河南省1979—2013年的数据进行实证分析。以“GDP(单位:亿元)”来衡量河南省经济发展水平,以“入境旅游人数(单位:万人次)”来
5、衡量河南省旅游业发展水平。为减小异方差性及实现线性化处理,分别对上述指标取对数,记为LnY和LnX,相应的一阶差分序列记为DLnY和DLnX。 (二)向量自回归模型 在Mann和Wald(1943)研究的基础上,1980年克里斯托弗·西姆斯(Sims)系统地研究了向量自回归,并提出了向量自回归模型。向量自回归模型把所有变量当作内生变量,并考虑当前变量受其内生滞后变量的影响。向量自回归模型的一般形式为: yt=c+Φ1yt-1+Φ2yt-2+…+Φpyt-p+ε
6、t 其中,yt是n维内生变量,Φii=1,2,…,p是待估参数矩阵,εt是随机扰动项,也称为脉冲向量。 (三)平稳性检验 研究河南省旅游业对其经济发展水平的影响,需要验证两者之间是否存在相应的因果关系。当随机变量是非平稳序列时,进行格兰杰因果关系检验有时会出现伪回归,容易出现错误结论,只有当随机变量是平稳的时间序列时,才能进行格兰杰因果关系检验。所以必须先运用ADF方法来检查时间序列数据的平稳性。运用Eviews软件,检验结果见表1。 LnX和L
7、nY的ADF值均大于显著水平1%、5%、10%下的临界值,说明LnX和LnY都存在单位根,是非平稳序列。而经过一阶差分后的DLnY和DLnX均是平稳序列。接下来可以进行下一步的因果关系检验。 (四)Granger因果关系检验 Granger(1969)最早提出了Granger因果关系,是描述变量系列的解释程度。一般可以通过零假设检验概率来判断,零假设概率越小,Granger因果关系越强。 通过表2Granger因果关系检验,表明河南省旅游业与经济发展水平相互影
8、响、相互制约,旅游业发展促进了经济发展,同时也受经济增长水平影响。 (五)向量自回归模型估计 运用Eviews软件,根据Akaile信息准则(AIC)和Schwarz信息准则(SC),对向量自回归模型进行估计,对不同滞后期下的回归结果进行比较筛选,最终确定将DLnY和DLnX滞后1期和滞后2期的值作为解释变量。 (六)脉冲响应分析 已知河南省旅游业与经济增长互为Granger因果关系,为了深入分析两
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