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陕西省旅游业与经济增长关系的实证研究

减小字体 增大字体 作者:张莎莎,陆迁    来源:www.bob123.com  发布时间:最新发布
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随着社会经济的发展,旅游业以其开发难度小、对环境污染小、与三大产业关联度高、对社会经济辐射面广等特点越来越多飞成为许多国家发展经济的首选项目。我国拥有丰富的旅游资源,旅游业的发展已经成为经济增长的一个新亮点。据有关资料统计,2007年我国旅游总收入达1.09万亿元,首次突破一万亿元,继续保持全球第四大入境旅游接待国地位。旅游产业的发展对我国经济增长起到了巨大的促进作用,已成为国民经济中发展最快的行业之一,到目前为止,已有二十多个省市把旅游业作为发展地区经济的支柱产业或先导产业。

1 文献综述

国外学者很早就已开始研究旅游业与经济增长的关系,如Kahn等[1]和Lee等[2]早在1995年就得出了旅游业的发展对整个国民经济增长有正向促进作用的结论。国内学者也结合我国旅游业发展的实际情况,对两者之间的关系进行了探讨,如杨勇[3]利用VAR 模型以及Granger因果检验等方法对改革开放以来中国居民旅游消费支出以及经济增长之间的关系进行了判断,得出了不论就短期还是长期来说中国旅游业与经济增长之间均不存在稳定因果关系的结论。吴国新[4]采用定量分析法对旅游业发展与中国经济增长的相关性进行了论证并结合中国旅游业发展的基本状况,以实证分析方式进一步论证了旅游业发展对中国经济增长的拉动效应,得出旅游业的发展对我国经济增长具有较大的促进作用的结论。

但是,国内学界研究主要集中于旅游业与地区经济发展的关系,如张伟等[5]应用灰色理论对安徽旅游业与三产的关联性进行分析,发现安徽省旅游业与第三、 第二产业关联性较大,与第一产业关联性较小,旅游业与国民经济发展具有一定的协调性。甘静[6]分析了旅游业对辽宁省经济的拉动效应,认为旅游业对经济的直接拉动效应主要体现在对GDP、第三产业生产总值以及创造外汇等方面,间接效应主要体现在对就业、交通运量的拉动上。韩勇等[7]对海南省旅游业对经济的影响效果进行了实证分析,结果表明海南省的GDP对旅游收入的依赖程度越来越高,2000年达到16.24%,并且其旅游业与第一、第三产业关联度大,旅游收入对GDP的拉动效果较为显著。钱玥[8]结合旅游业作为云南支柱产业的基本现状,选取云南省2000—2005年的统计数据为样本,运用计量经济模型,通过实证分析证明旅游业总收入对云南省的经济增长具有显著影响,测算出旅游业总收入每增加一个单位,就会带来7.308个单位GDP的增加。

通过综述可知,我国学术界关于旅游业与经济增长之间关系的认识和研究是基于具体区域的基础上的,具体到陕西省的实际,学界的研究主要集中在对旅游产业本身的探讨上,理论层面分析的较多,定量实证分析陕西旅游业与国民经济增长关系的很少,究竟是旅游业的发展带动了经济增长,还是由于经济的快速发展导致居民收入增加从而带动旅游消费的增加,或者是两者本身就是一种互相促进的关系,这些都需要通过定量分析的方法加以论证。因此,本研究选取1991—2007年陕西省旅游业发展及经济增长的实际数据,用Granger因果检验法对对这一问题进行实证分析,对二者之间相互影响及影响结果予以量化分析。

2 实证分析

2.1 数据选取

进行陕西省旅游业发展与经济增长之间因果关系的检验,必须确定旅游业发展和经济增长的变量指标。考虑到时序数据的可获得性,本研究从众多指标中选取了以国内生产总值(GDP)作为经济增长的基本指标,以旅游总收入(TOUP)来衡量旅游业的发展。本研究采用1991—2007年陕西省GDP和旅游总收入(TOUP)的时间序列资料进行分析(表1)。在进行实证分析之前,对其进行了自然对数化处理, 该处理可避免数据的剧烈波动, 还可以消除异方差的影响, 且这种变换不会影响变量之间的长期稳定关系。在下面的分析中, 分别用LnGDP、LnTOUP 代表自然对数化以后的陕西省GDP 总量、陕西旅游总收入(TOUP)。

2.2 分析方法

在考察变量间的关系时,一般是根据现有的样本资料建立比较合适的回归方程,常用的计量分析方法是普通最小二乘法(OLS),但OLS方法的有效性是建立在变量的平稳性基础上的。如果变量是含单位根的非平稳过程, 则基于OLS 方法做出的常规统计推断很可能是错误的。在进行传统的回归分析时, 要求所用的时间序列必须是平稳的,否则会产生“伪回归”问题。然而,现实中的经济时间序列通常都是非平稳的,破坏了平稳性的假定,为了使回归有意义,可对其实行平稳化。常用的方法是对水平序列进行差分,然后用差分序列进行回归,但这样做的结果是忽视了水平序列所包含的有用信息,而这些信息对分析问题来说既是必要的又是重要的。20 世纪80 年代,Granger 提出的协整理论是处理非平稳时间序列长期均衡关系的有效方法。在研究陕西省旅游业发展与经济增长之间的关系之前,首先应该明确所研究的对象(时间序列数据) 是否为平稳时间序列,如果不是,则不能用平稳时间序列的一系列理论进行分析;其次,若所研究的对象是非平稳时间序列,且单整阶数相同时,更深一步对其进行协整检验,若二者协整,那么即使二者不是平稳时间序列,序列间仍然存在长期的均衡关系;最后, 若经过单位根及协整检验后,满足进行Granger因果关系的前提,就可以对所研究经济变量进行Granger因果关系检验,找出序列间的因果关系。

3 陕西省旅游业与经济增长协整分析

3.1 平稳性检验

进行协整分析以前,应首先检验变量是否平稳。因此,需要先对陕西旅游总收入(LnTOUP)和陕西省经济总量(LnGDP)总量进行平稳性检验,检验的方法为ADF 检验。先对原序列进行ADF 回归,得到ADF 统计量,如果ADF 的值小于给定显著性水平下的临界值,则原序列为平稳序列,否则原序列为非平稳的,进而对原序列的一阶差分,二阶差分或高阶差分进行ADF检验,最终确定其单整阶数。本研究使用Eviews3.1 软件对时间序列LnTOUP 和 LnGDP进行ADF 检验判断时间序列的平稳性。

在表2中, DLnTOUP 和 DLnGDP分别表示LnTOUP 和 LnGDP的一阶差分,(C、T、K) 分别表示单位根检验方程常数项、时间趋势项和滞后阶数,其中C=0 表示不含常数项,T=0表示不含时间趋势项。由表2知,序列LnTOUP 和 LnGDP均未通过5%显著性水平下的ADF 检验,而序列LnTOUP 和 LnGDP的一阶差分DLnTOUP 和 DLnGDP均通过了5%显著性水平下的ADF 检验,由此可知LnTOUP 和 LnGDP均为一阶单整序列。也就是说,它们均为非平稳的时间序列。因此,不能够用传统的回归分析来构建模型。为此,应使用协整理论和误差修正模型来研究它们之间的长期均衡关系。

3.2 协整检验

由以上分析可知,平稳性检验的结果是LnTOUP 和 LnGDP 都是一阶单整序列,符合进行协整检验的前提,可以对LnTOUP 和 LnGDP进行协整检验,检验的目的是看LnTOUP 和 LnGDP是否存在长期的、稳定的关系。按照Engle 和Granger (1987) 提出的两步检验法:在只有两个时间序列时,只可能存在一个线性的协整关系。这种情况下,E-G两步法显得非常有效。

首先用OLS 方法对LnGDP 和LnTOUP 进行协整回归,估计两序列的长期线性均衡关系。如果回归参差et 是平稳的,那么LnTOUP 和 LnGDP 是协整的,也就是说,两变量之间存在长期稳定的“均衡”关系。

首先通过最小二乘法可以得到回归方程:

LnGDPt=3.747600+0.771078 LnTOUPt

R2=0.981706,D·W·=1.454124,F=804.9224(pro=0.000000)

由回归方程各参数可知,模型的拟合优度较高,且序列无自相关。我们还可以进一步得到估计方程的残差序列Et,并对其进行ADF 检验,以此来判断LnTOUP和LnGDP是否存在协整关系。

由于检验统计量值-3.469731 小于置信水平1%的临界值(-2.7411),说明该残差序

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