河南省入境旅游影响因素的实证研究
——以韩国客源市场为例

王琼雅，王莉霞

(西安外国语大学 旅游学院，陕西 西安 710000)

0 引言

我国的旅游业历经入境旅游—国内旅游—出境旅游的发展过程. 就目前阶段而言，我国的出境旅游无论是在人次规模还是在旅游支出方面均已超过入境旅游. 韩国作为近年来河南省入境旅游最大的市场，旅豫韩国旅游者由1995年的4 752人次增长到2017年的247 890人次，除了2001年、2003年及2017年偶有下降外，其余年份均呈现较好涨势. 作为河南省第一大入境客源市场，无论是市场份额还是市场增长率都领先于其他客源市场. 因此本研究选取韩国旅游市场进行研究.

入境旅游需求受多种因素的影响，就旅游目的地而言，准确地把握旅游需求是整合开发旅游资源及开拓市场的重要着力点. 国内对于入境旅游需求的研究起步相对较晚，研究成果较少. 研究内容主要集中在入境旅游的影响因素及入境旅游需求的预测及模型构建方面，研究方法多以实证研究为主，运用的模型主要有双对数模型、引力模型及空间自回归模型. 刘长生、简玉峰通过计量经济学模型对中国入境旅游市场的影响因素进行分析，认为旅游成本、客源国经济条件、竞争性旅游目的地价格及旅游者的宣传是其主因[1]. 周玉翠、谢江红在研究湖南省入境旅游影响因素时将交通条件、旅游接待能力、对外开放程度纳入进来[2]. 张玉娟、赵定涛通过双对数线性模型，认为中国入境旅游还受到汇率及一些突发或重大事件的影响[3]. 赵东喜基于全国层面，通过对各个省份面板数据的分析，指出省区经济、对外开放、交通设施是入境旅游的决定因素，并且东中西部地区入境旅游决定因素存在差异[4]. 殷书炉、杨立勋认为国内及世界经济发展水平、对外开放程度和文化交流对我国入境旅游影响显著[5]. 王纯阳、黄福才认为旅游价格、客源地经济条件、替代目的地价格和特殊事件对我国入境旅游影响显著，但最重要的决定因素为旅游者的忠诚度[6]. 万绪才、吴芙蓉通过多元线性回归进行研究，指出知名度和区位条件对入境旅游影响显著[7]. 黄爱莲基于引力模型认为中越两国名义GDP(国内生产总值)、入境接待人数、地理距离和国家边界会对中国入境旅游产生较大影响[8]. 近年来，我国学者在对入境旅游需求的影响因素进行研究时，将城镇人口所占比重、文化距离、感知吸引力、客源国人口规模、制度距离、国际关系、签证、空气质量等变量纳入研究范围. 整体来看，国内学者对入境旅游的影响因素研究作了有益的探索，但到目前为止，对于河南省入境旅游影响因素的研究仍旧空白. 本文从实证出发，以韩国客源市场为例，对其进行探析.

1 变量的选取及数据来源

本文选取旅游人数、客源地收入水平、旅游价格、汇率、虚拟变量五个变量来构建模型并对其进行分析. 并以1995—2017年的数据为研究样本，样本数据通过Eviews 7.2软件进行处理.

(1)旅游人数. 根据以往的研究，旅游需求通常用旅游人数作为解释变量，所以本文的旅游需求用韩国来豫旅游者人数进行衡量. 旅游人数的数据来自《中国旅游统计年鉴》.

(2)客源地收入水平. 收入水平，更确切地说，是个人或家庭可随意支配的收入水平，是保障旅游活动开展的重要物质基础. 它不仅决定人们能否产生和实现旅游需求，而且还能够决定人们在外出旅游的过程中的旅游消费水平. 所以本文用韩国人均国内生产总值来表达客源地收入水平. 韩国的人均GDP来自世界银行数据库.

(3)旅游价格. 旅游价格是影响人们对旅游目的地进行选取的重要因素，主要由两部分构成，即旅游者在旅游目的地购买各种产品和服务的费用及在客源地和目的地之间进行空间往返的交通费用. 由于两地往返的交通费用难以获取，故本文仅选取旅游者在旅游目的地的费用作为旅游价格. 旅游价格以韩国的消费价格指数与中国的消费价格指数的比值来衡量，若比值增加，则说明韩国的物价水平提高，可能会对物价水平相对较低的中国旅游市场产生影响. 同时本文将旅游价格指数按照汇率进行调整. 中国和韩国的消费价格指数均来自世界银行数据库.

(4)汇率. 汇率通常能够反映一国的货币在另一国的价值或购买力，是影响入境旅游的主要因素之一. 旅游目的地也通常使用调节汇率的手段刺激或抑制游客的访问量，从而对旅游需求进行间接的管理. 中韩汇率的变动也就意味着韩国入境旅游者的旅游成本的增加或减少. 如果韩币升值，也就意味着韩国入境旅游者的旅游成本相对降低，利用同量的货币却能够购买到更多的产品和服务，进而旅游需求将会增加； 反之，将会减少. 中韩汇率由世界银行数据库数据计算得出.

(5)虚拟变量. 本文用虚拟变量反映样本期间发生的某些特殊事件对中国入境旅游的影响. 结合我国入境旅游发展的实际情况，本文将2003年的非典事件、2008年的全球性金融危机以及2017年中韩萨德事件设置为取值为1的虚拟变量，用Di=1(i=1，2，3分别对应上述事件)表示，其余年份的取值均为0.

2 模型的设定及实证分析

2.1 模型的设定

VAR(向量自回归)模型是基于数据的统计性质建立模型，该模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数构建模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型. 模型表达式为：

yt=Atyt-1+…+Apyt-p+B1xt+…+

Btxt-r+εt

(1)

式中，yt是由4个内生变量组成的向量，即yt=(y，GDP，P，E), 其中y为旅游人数，GDP为客源地的收入水平，P为旅游价格，E为中韩汇率；xt为外生变量，本文用虚拟变量Di=1(i=1，2，3)表示；εt是随机扰动项，表示影响河南省入境旅游的其他因素；p代表滞后阶数，通常情况下，滞后阶数越长越能反映模型的动态特征.

2.2 平稳性检验

由于本文所选用的样本数据涉及经济变量，可能导致出现伪回归现象，故首先需要对数据进行平稳性检验. 同时为了避免数据的剧烈波动并消除异方差现象，本文在不改变原始变量之间关系的基础上，对数据进行自然对数变换，即得到lny、lnGDP、lnP、lnE. 之后通过ADF(单位根)检验对数据进行平稳性检验，结果如表1所示. 4个变量的检验值均大于10%显著性水平的临界值，故接受存在单位根的原假设，即数据是非平稳的.Dlny、DlnGDP、DlnP、DlnE分别表示lny、lnGDP、lnP、lnE的一阶差分序列，结果显示4个变量均在1%显著性水平下小于其临界值，因此拒绝原假设，即这4个一阶差分序列变量是平稳的，表明这4个变量为一阶单整序列.

表1 ADF单位根检验结果

2.3 协整检验

由于ADF检验的结果表明这4个变量均为一阶单整序列，故满足协整检验的条件. 本文采用Johansen协整检验方法对lny、lnGDP、lnP、lnE之间是否存在协整关系进行检验. 在进行检验之前，首先确定向量自回归模型的滞后阶数，如表2所示.

表2 VAR模型滞后期检验

本文依据赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)和连续修正LR检验统计量(LR)，确定该模型的最佳滞后阶数1. 据此建立VAR(1)模型进行协整检验，结果如表3显示. 在5%显著性水平下，迹统计量的值大于临界值，故可以拒绝原假设，说明4个变量之间存在协整关系.

表3 Johansen协整检验结果

根据协整检验标准化系数，可以得出变量之间的协整方程为：

lny=2.9975lnGDP+1.2198lnP+3.0556lnE

(2)

式(2)表明lny、lnGDP、lnP、lnE之间存在一种长期均衡关系. 韩国收入水平每增加1%，韩国到河南旅游的人数就会增加2.9975%. 旅游价格对韩国旅游市场呈正向影响，旅游价格每增长1%，相对应来豫旅游韩国旅游者就会增加1.2198%. 本文的旅游价格用韩国和中国的消费价格指数之比表示，旅游价格增高，表示韩国的物价水平相对较高，那么韩国居民国内旅游的成本就会增加，会导致国内无法实现的旅游需求外溢. 本文汇率为人民币兑换韩元的数量，汇率增长，意味着人民币的升值，同时意味着旅游成本的增长. 但结果显示汇率对韩国居民入境旅游需求为显著正向作用，汇率增长1%，韩国旅豫人数就会增长3.0556%，表明韩国入境旅游者对汇率的变动不敏感. 这可能是因为人民币的增值是国家经济发展水平及综合国力的一种体现，会促使对价格不敏感的商务旅游者的人数的增多.

2.4 Granger(格兰杰)因果关系检验

格兰杰因果关系检验并非检验逻辑上的因果关系，而是根据时间序列判断一个变量的前期信息是否会对另一个变量产生滞后影响，即检验某个变量的滞后值对被解释变量的信息是否有解释能力.

格兰杰因果关系检验的结果表明，旅游人数与旅游价格之间存在单项格兰杰因果关系，即旅游人数是旅游价格的格兰杰原因，而旅游价格却不是旅游人数的格兰杰原因. 韩国居民的收入水平与旅游价格之间的格兰杰因果关系为收入水平是旅游价格的格兰杰原因，而旅游价格不是收入水平的格兰杰原因. 汇率与收入水平之间的单向格兰杰因果关系为汇率是收入水平的格兰杰原因. 汇率与旅游价格之间存在双向格兰杰因果关系，即汇率与旅游价格互为彼此的格兰杰原因. 此外，因果关系检验的结果表明，2003年的非典、2008年的金融危机及2017年的萨德事件与韩国来豫旅游人数、旅游价格、韩国居民收入水平及汇率之间不存在格兰杰因果关系.

2.5 脉冲响应分析

脉冲响应函数描述的是一个内生变量对残差冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击(既可以是内部的也可以是外部的)后对内生变量的当期值与未来值所产生的动态影响程度. 由于脉冲响应函数所衡量的是短期关系，所以其所得结果与协整检验不同. 首先对VAR模型的稳定性进行检验，该模型的特征根均小于1，即特征根均落在单位圆内，表明该模型是稳定的，因此可以对其进行脉冲响应函数分析.

当给旅游人数一个单位的冲击时，旅游需求做出显著反应，但第2期便骤减到0.06左右，从第3期开始转为负效应并一直持续到第20期，在此期间旅游人数对旅游需求的冲击影响以微小的幅度逐渐减小，直至后期影响近乎消失. 这表明旅游人数对旅游需求的影响短期较为显著，长期趋于平稳.

当给客源国收入水平一个单位冲击时，旅游需求就会做出强烈反应，旅游需求在第1到4期持续增长并在第4期达到最高点，第4期之后开始逐渐回落并一直持续到第20期，尽管后期一直呈下降趋势，但下降到第20期却依旧在1.9左右，呈现显著正效应. 这表明旅游需求受客源地收入水平影响显著且持续，客源地居民的收入水平提高，通常意味着可自由支配的收入增多，是影响旅游需求的一个重要因素.

对旅游价格做出一个单位的冲击，旅游需求呈现显著负效应，前6期呈持续下降趋势并在6期达到最低值-4.8左右，之后这种趋势逐渐回升，但直到20期，旅游需求的负效应依旧明显，维持在-1.2左右. 可以看出旅游价格对于旅游需求具有显著且持续的负影响. 旅游价格表示为韩国消费价格指数与中国消费价格指数的比值，旅游价格提升也就意味着韩国的物价水平提升，人们的生活成本增加，短期内人们的可自由支配收入减少，故而人们会减少旅游需求. 这与协整检验中两变量的关系不一致，即存在短期偏离现象.

汇率给旅游需求带来显著正向影响. 给汇率一个单位冲击，旅游需求呈现显著增长趋势，这种趋势一直持续到6期达到4.8左右，之后开始逐渐下降至20期的2.2左右. 这表明汇率对旅游需求有着显著正效应. 由于本文的汇率采用人民币兑换韩元的形式，汇率提升意味着人民币增值而韩元贬值，但旅游需求依旧增长，这主要是由于我国经济的发展促使商务旅游的开展，同时经济水平的提升也会促使旅游资源及配套设施的完善，能够更好地满足旅游者的需求. 此外经济建设成果也会成为吸引旅游者的旅游吸引物.

2.6 方差分解

方差分解是把系统中的全部内生变量的波动按其成因分解为与各个方程新息相关联的组成部分，从而得到影响内生变量的结构冲击的贡献率. 本文分析旅游人数、客源地收入水平、旅游价格及汇率对旅游需求的贡献程度，结果如表4所示.

表4 lny方差分解表

通过表4可以发现，在旅游需求的方差分解中，旅游需求的波动主要受到客源地平均收入及自身影响. 客源地收入水平对旅游需求的影响最大，虽然影响程度随着时间的推移在逐渐下降，但降幅较小，至第10期依旧保持在46%以上. 旅游人数自身对于旅游需求的贡献率次之，其贡献率在第2期的降幅最大(接近7%)，但之后降幅逐渐减小，即旅游人数对旅游需求的贡献率表现为前期大幅递减到后期缓慢递减，最低不小于27%. 汇率对旅游人数的贡献率在前期出现增长趋势，并在第3期到达最大值(20%左右)，之后出现小幅度降低，贡献率在18%—20%之间波动. 旅游价格对旅游需求的贡献率最小，但一直保持增长态势，并在第10期到达最大值. 由此可见，旅游需求贡献率从大到小依次为客源地收入水平、旅游人数、汇率及旅游价格.

3 结论

旅游需求与客源地收入水平、旅游价格和汇率呈正向长期均衡关系. 韩国收入水平每增加1%，韩国到河南旅游的人数就会增加2.9975%； 旅游价格每增长1%，相对应来来豫旅游韩国旅游者就会增加1.2198%； 汇率增长1%，韩国旅豫人数就会增长3.0556%.

格兰杰因果关系检验表明旅游人数与旅游价格之间存在单项格兰杰因果关系，收入水平是旅游价格的格兰杰原因，汇率与收入水平之间是单向格兰杰因果关系. 汇率与旅游价格之间存在双向格兰杰因果关系，即汇率与旅游价格互为彼此的格兰杰原因. 此外，因果关系检验的结果表明，2003年的非典、2008年的金融危机及2017年的萨德事件与韩国来豫旅游人数、旅游价格、韩国居民收入水平及汇率之间不存在格兰杰因果关系.

脉冲响应函数分析结果表明旅游需求受客源地收入水平显著且持续的影响； 旅游价格对于旅游需求具有显著且持续的负影响； 汇率对旅游需求有着显著正效应. 方差分解结果表明旅游需求主要受客源地收入水平、旅游人数自身的影响，汇率及旅游价格虽然对于旅游需求的贡献率较小，但一直保持增势.