向延平

（湖南女子學(xué)院旅游系，湖南長(zhǎng)沙 410004）

韶山市紅色旅游與農(nóng)業(yè)發(fā)展的格蘭杰因果關(guān)系分析

向延平

（湖南女子學(xué)院旅游系，湖南長(zhǎng)沙 410004）

基于VAR模型對(duì)韶山市2001—2015年旅游收入（LY）和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（NY）之間關(guān)系進(jìn)行脈沖響應(yīng)和格蘭杰分析。結(jié)果表明：LY和NY序列存在非平穩(wěn)性，LLY和LNY序列非平穩(wěn)性不顯著，其一階差分DLLY、DLNY即LLY、LNY則存在平穩(wěn)性，從而可建立VAR模型；通過(guò)脈沖響應(yīng)分析，LNY對(duì)LLY具有正響應(yīng)，LLY對(duì)LNY同樣具有正響應(yīng)；通過(guò)格蘭杰因果分析，在滯后期為1的情況下，LLY和LNY不存在相互影響，即LNY不是LLY的格蘭杰成因，LLY不是LNY的格蘭杰成因，說(shuō)明韶山市旅游發(fā)展與農(nóng)業(yè)發(fā)展融合不明顯。

旅游收入；農(nóng)業(yè)產(chǎn)值；脈沖響應(yīng)；格蘭杰因果分析

一、引言

關(guān)于旅游發(fā)展與其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間協(xié)整關(guān)系研究成果較少，梁永國(guó)、李少云[1]以秦皇島市為例協(xié)整分析旅游與文化產(chǎn)業(yè)互動(dòng)。朱桃杏、陸軍、朱正國(guó)[2]基于脈沖響應(yīng)函數(shù)研究我國(guó)鐵路交通與旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系。趙愛(ài)華[3]利用VAR模型研究遼寧省旅游收入、旅游消費(fèi)與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間互動(dòng)關(guān)系。陳志成、劉玉蘭、秦紹娟[4]基于VAR模型實(shí)證分析云南省旅游收入與第三產(chǎn)業(yè)、居民消費(fèi)的關(guān)系。孫大巖[5]使用中國(guó)1995—2015歷年數(shù)據(jù)，運(yùn)用VAR模型、脈沖響應(yīng)和方差分解等分析中國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)與影響因素間的關(guān)系。我們選擇VAR模型嘗試分析韶山市紅色旅游與農(nóng)業(yè)發(fā)展間的融合關(guān)系。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中使用的脈沖響應(yīng)模型[6]167是向量自回歸（VAR）模型與基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）。考慮到研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，VAR數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建是把數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量視作所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)，從而將單個(gè)變量自回歸模型推廣為由多個(gè)時(shí)間序列變量所組成的VAR模型。該模型公式為：

（1）式中：yt是m維內(nèi)生變量向量，xt是d維外生變量向量，p是內(nèi)生變量的滯后階數(shù)，r是外生變量的滯后階數(shù)， A1… At和B1…Br表示待估參數(shù)矩陣，et即誤差向量，t表示以年為單位的時(shí)間。

脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）用以衡量干擾項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)VAR模型中內(nèi)生變量當(dāng)前和未來(lái)取值所帶來(lái)的影響，干擾項(xiàng)對(duì)一個(gè)變量的沖擊直接影響該變量且通過(guò)VAR模型傳導(dǎo)給其他內(nèi)生變量。

為了研究方便，我們選取韶山市2001—2015年旅游收入（LY）和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（NY）兩個(gè)指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。為避免受異方差的影響，我們將LY、NY指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換，即LLY、LNY，其對(duì)數(shù)一階差分則表示為DLLY、DLNY。文中數(shù)據(jù)處理與檢驗(yàn)借助Eviews8.0統(tǒng)計(jì)軟件完成。

表1 韶山市旅游收入與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù) （單位：億元）

三、研究結(jié)果分析

（一）序列圖分析

圖 1 LY、NY 的變化趨勢(shì)

圖2 LLY、LNY 的變化趨勢(shì)

根據(jù)LY、NY數(shù)據(jù)作圖1，可以看出LY、NY均具有連續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，表明兩個(gè)序列是帶有趨勢(shì)的非平穩(wěn)序列。再根據(jù)LY、NY的自然對(duì)數(shù)LLY、LNY數(shù)據(jù)作圖，變量LLY、LNY的變化趨勢(shì)圖見(jiàn)圖2，同樣可以看出，LLY、LNY均具有連續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，表明兩個(gè)序列是帶有趨勢(shì)的非平穩(wěn)序列。由圖3可判斷出LLY、LNY的對(duì)數(shù)一階差分DLLY、DLNY存在平穩(wěn)性，為此我們須對(duì)VAR模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

（二）VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

圖4 LY、NY的AR根圖

圖5 LLY、LNY的AR根圖

圖4中表明LY、NY的VAR模型全部特征根中存在大于1的情況，難以表明LY、NY是一個(gè)平穩(wěn)系統(tǒng)，需要進(jìn)一步進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。圖5中LLY、LNY的VAR模型全部特征根均小于或等于1，表明LLY、LNY是一個(gè)平穩(wěn)系統(tǒng)，呈現(xiàn)出平穩(wěn)性特征。

（三）VAR模型滯后期的選擇

表2 VAR模型不同滯后期評(píng)價(jià)指標(biāo)值

如表2所示，5個(gè)VAR模型不同滯后期評(píng)價(jià)指標(biāo)值（LR、FPE、AIC、SC、HQ）全部顯示應(yīng)建立VAR（1）模型，因此我們決定建立VAR（1）模型。

（四）VAR模型估計(jì)

序列圖分析結(jié)果表明，LLY和LNY構(gòu)成了一個(gè)平穩(wěn)數(shù)列，VAR模型滯后期的選擇結(jié)果表明我們可以建立VAR（1）模型（見(jiàn)表3）。

表3 LLY、LNY的VAR（1）模型

(0.2192) (0.1856) SC信息準(zhǔn)則值 0.0035 -0.3287 [1.3914] [4.0743] 因變量均值 2.2248 1.8210 C 0.0176 0.2798 因變量標(biāo)準(zhǔn)差 1.0242 0.5927 (0.1852) (0.1569) 可決行殘差調(diào)節(jié)值 0.0013 [0.0950] [1.7839] 可決性殘差 0.0008 R 值 0.9657 0.9266 對(duì)數(shù)似然值 10.4209 2 R 值 0.9595 0.9132 AIC信息準(zhǔn)則值 -0.6316殘差平方和 0.4673 0.3352 SC信息準(zhǔn)則值 -9.5854 2

進(jìn)而我們得到VAR（1）模型的代數(shù)表達(dá)式，見(jiàn)公式（2）、（3）：

（五）脈沖響應(yīng)分析

為了研究方便，我們采用Combined Graphs（合成圖）和None（不計(jì)算法）對(duì)LLY 、LNY進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，同時(shí)設(shè)定脈沖沖擊作用的滯后期是10年。

圖6 LNY、LLY對(duì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的響應(yīng)

圖6（1）表示LLY對(duì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的響應(yīng)。LLY在受到單位沖擊后立刻產(chǎn)生反應(yīng)，呈現(xiàn)逐漸下降趨勢(shì)，說(shuō)明LLY對(duì)自身的新息過(guò)程比較敏感，總體表現(xiàn)正響應(yīng)波動(dòng)。LLY對(duì)LNY的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊在初始期呈現(xiàn)零響應(yīng)，之后逐漸上升，說(shuō)明LLY對(duì)LNY呈現(xiàn)正響應(yīng)。

圖6 （2）表示LNY對(duì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的響應(yīng)。LNY對(duì)其自身的新息過(guò)程是一開始則到達(dá)最高點(diǎn)，之后呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，表現(xiàn)為正響應(yīng)波動(dòng)。LNY對(duì)于LLY標(biāo)準(zhǔn)差的擾動(dòng)一開始則達(dá)到最低點(diǎn)，之后逐漸上升，總體表現(xiàn)為正響應(yīng)。

（六）格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗(yàn)

表4 是Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果，從表中可以看出：滯后期為1的情況下，可見(jiàn)LNY不是LLY的格蘭杰成因的原假設(shè)接受，說(shuō)明LNY不是LLY的格蘭杰成因；LLY不是LNY的格蘭杰成因的原假設(shè)接受，說(shuō)明LLY不是LNY的格蘭杰成因；通過(guò)Granger檢驗(yàn)表明LLY和LNY之間不存在相互影響關(guān)系。

表4 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

四、結(jié)論與建議

通過(guò)分析檢驗(yàn)2001—2015年韶山市旅游收入（LY）和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（NY）之間關(guān)系，結(jié)果表明：（1）LY和NY序列存在非平穩(wěn)性，LLY和LNY序列非平穩(wěn)性不顯著，其一階差分DLY、DLNY即LLY、LNY則存在平穩(wěn)性，從而可建立VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。（2）在脈沖響應(yīng)分析方面，LNY對(duì)LLY具有正響應(yīng)，LLY對(duì)LNY存在正響應(yīng)，說(shuō)明韶山市旅游發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的正面影響，韶山市農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)旅游發(fā)展的同樣存在正面影響。（3）通過(guò)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，在滯后期為1的情況下，LLY和LNY之間不存在相互影響，即LNY不是LLY的格蘭杰成因，LLY不是LNY的格蘭杰成因，說(shuō)明韶山市旅游發(fā)展和農(nóng)業(yè)發(fā)展融合不明顯。

基于韶山市紅色旅游發(fā)展與當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展關(guān)系，提出以下建議：應(yīng)大力發(fā)展農(nóng)業(yè)觀光園和農(nóng)業(yè)科技園，開發(fā)韶山市農(nóng)業(yè)特色產(chǎn)品，推出主席系列銅像、工藝品、祖田米、毛家食品、毛公酒、月餅、燈芯糕、棕葉現(xiàn)場(chǎng)編織的手工小工藝品等帶“農(nóng)”字號(hào)的毛家系列旅游產(chǎn)品，將農(nóng)業(yè)產(chǎn)品包裝成旅游產(chǎn)品，結(jié)合“紅色旅游+現(xiàn)代農(nóng)業(yè)+餐飲服務(wù)業(yè)+食品加工+品牌輸出”模式和“紅色旅游+種養(yǎng)業(yè)+環(huán)保業(yè)+園藝業(yè)”模式，從而實(shí)現(xiàn)韶山市紅色旅游發(fā)展與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的融合發(fā)展。

[1] 梁永國(guó)，李少云.基于協(xié)整分析的旅游與文化產(chǎn)業(yè)互動(dòng)研究——以秦皇島市為例[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2013（13）：132-134.

[2] 朱桃杏，陸軍，朱正國(guó).基于脈沖響應(yīng)函數(shù)的我國(guó)鐵路交通與旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究[J].鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)，2015（7）：54-60.

[3] 趙愛(ài)華.遼寧省旅游收入、旅游消費(fèi)與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間的互動(dòng)關(guān)系研究——基于 VAR模型[J].中國(guó)市場(chǎng)，2015（52）：206-210.

[4] 陳志成，劉玉蘭，秦紹娟.云南省旅游收入與第三產(chǎn)業(yè)、居民消費(fèi)的關(guān)系——基于VAR模型的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)師，2015（7）：163-164，175.

[5] 孫大巖.中國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)影響因素分析——基于VAR模型和方差分解的實(shí)證分析[J].重慶三峽學(xué)院學(xué)報(bào)，2016（6）：74-80.

[6] 易丹輝.數(shù)量分析與Eviews應(yīng)用[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2002.

（責(zé)任編輯：李朝平）

A Granger Cause Analysis of the Relationship Between the Red Tourism and the Agriculture Development in Shaoshan City

XIANG Yanping
(Tourism Department, Hunan Women’s University, Changsha, Hunan 410004, China)

The paper makes the impulse response and Granger Cause about the relationships between LY and NY based on the VAR from 2001 to 2015 of Shaoshan City. The results show that there is instability in both LY and NY series, while the instability in LLY and LNY series are insignificant, in which the first order difference DLLY and DLNY shows that LLY and LNY is stable which in turn can establish the VAR model. Through the impulse response analysis, there is a positive response of LLY to LNY and so as LNY to LLY. Through the Granger Cause analysis, in the lag of 1 case, there is no mutual influence between LLY and LNY, i.e., LLY and LNY are not the Granger Cause for each other, which suggests that the tourism and the industry in Shaoshan are not co-developed.

tourism income; agriculture output; impulse response; Granger Cause analysis

F590.1

A

1009-8135（2017）03-0029-05

2017-04-02

向延平（1973—）男，湖南綏寧人，湖南女子學(xué)院旅游系教授，博士后，碩士生導(dǎo)師，主要研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

湖南省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“韶山紅色旅游融合發(fā)展研究”（15YBA209）；湖南省教育廳資助科研項(xiàng)目“韶山紅色旅游融合發(fā)展博弈研究”（15C0704）階段性成果