【S省旅游投入与旅游产出关系实证探析12000字（论文）】

S省旅游投入与旅游产出关系实证分析摘要：社会经济的不断发展提高了人们的物质生活水平，同时，人们开始对精神生活提出追求。旅游作为一种愉悦身心的方式越来越受到关注和认可，旅游业带动经济发展的作用越发突出。旅游投入会对旅游业发展产生影响，旅游产出是旅游业发展状况的一种表现，研究旅游产出与投入之间关系有利于提高旅游投入效率，促进旅游业更好发展。本论文选取旅行社、酒店和旅游交通为旅游投入指标，旅游产出指标为旅游总收入，通过Pearson相关系数分析了云南省旅游投入和旅游产出之间的关系，结果表明：旅行社与旅游总收入之间的关联度最高，关联度第二的是旅游交通，最低是酒店。在相关系数分析基础上，运用EViews软件建立VAR模型，通过模型对云南省旅游产出指标受到各投入指标的影响程度进行分析。模型分析结果显示：有长期稳定的均衡关系存在于云南省旅游投入和旅游产出之间，云南省旅游总收入的增加在一定程度上得益于旅行社和旅游交通投入的增加，而酒店对于增加旅游总收入的作用不显著。关键词：旅游投入指标旅游产出云南省VAR模型目录TOC\o"1-3"\h\u49751.绪论 373681.1研究背景与意义 3169291.2文献综述 4157041.2.1从研究区域看 4152651.2.2从指标选择看 471471.2.3从研究方法看 4104451.3研究内容框架与创新性 5315811.3.1论文的研究内容框架 5206651.3.2论文的创新性 5326212.云南省旅游业发展现状 6258922.1旅游产出现状 792062.1.1云南省旅游产出的纵向比较 718642.1.2云南省旅游产出横向比较 9283972.2旅游投入现状 10287702.2.1旅游交通投入现状 10151762.2.2旅游企业投入现状 11172693.指标选取与分析方法 6113313.1指标选取及来源 6312393.2分析方法 750193.2.1相关分析 7112493.2.2VAR模型 7129154.云南省旅游投入与旅游产出相关分析 12157825.云南省旅游投入与旅游产出VAR模型分析 12269255.1平稳性检验 1384895.2协整检验 1491385.3VAR模型的建立 14199805.4VAR模型结果的分析 15258025.4.1模型稳定性检验 1532255.4.2脉冲响应 1572065.4.3方差分解 17210696.结论与不足 19绪论研究背景与意义人民生活水平随经济发展而不断提高，人们不再满足于单纯的物质条件优越的生活，追求精神愉悦的享受型生活方式逐渐走进大众的视野并不断为更多人所接受，各种旅游活动大规模兴起，使得旅游业不断发展壮大，旅游业带动经济发展的作用逐渐突显出来。近年来，政府越来越重视旅游业的发展，在旅游业方面投入的资金也在逐年增加。据统计，2019年全国文化和旅游事业费高达1065.02亿元，与2018年相比增加136.7亿元，增长率为14.7%。除此之外，我国政府相关部门还出台各种利好政策促进我国旅游业的发展，“发展壮大旅游产业”被明确提出并写入政府工作报告，这也印证了政府对于旅游业的重视。在各种相关政策和资金的支持下，我国旅游业实现了迅猛发展。数据统计显示，2019年，我国旅游国内旅游人数达到60.06亿人次，与比去年同期相比增长8.4%；全国旅游总收入超过6万亿元，达到6.63万亿元，与2018年同期相比增长率为11%；关于旅游业对经济的贡献，2019年GDP中旅游业相关收入为10.94万亿元，在GDP中占比11.05%。我国旅游业实现发展，对经济增长的贡献也越来越突出。云南省作为全国知名的旅游大省，有着丰富的旅游资源和民族文化资源，吸引着来自全国各地的游客，每年都有大量游客慕名而来。自我国改革开放开始，旅游业就已经成为云南省经济发展的重要支柱产业，旅游业的发展为云南省经济增长做出的贡献是十分重大的。近年来，云南旅游总收入不断增加，2018年云南省旅游总收入为8991.44亿元，同比增长29.89%，2019年云南省旅游总收入第一次突破1万亿元，达到11035.2亿元，与2018年相比增加2043.76亿元，增长率为22.73%。从旅游业的占比来看，自2000年以来，全省GDP中旅游收入占比不断增加，2000年占GDP比重为10.40%，2019年占GDP比重已经增加到47.51%，20年内该比重增加近5倍。显而易见的是，云南省经济发展过程中，旅游业有着不可替代的作用，旅游业已经成为云南省经济发展的重要节点。也就是说，云南省经济发展在很大程度上要依赖旅游业的发展，如果旅游业发展受到阻碍，那么云南省经济发展也会遭遇瓶颈期。如若旅游业能够实现较好较快的发展，则云南省经济在发展时就会更加顺畅。由此可见，旅游业发展对云南省的重要程度不是可以轻易忽略的，那么关于云南省旅游业的探讨就变得必要且有意义。旅游产出能够反映一个地区旅游业发展状况，促进旅游业发展的目的就是要实现更高水平的旅游产出。一般来说，旅游产出会对旅游投入的增加做出反应，并且这种反应一般是正向的；而相对的，旅游投入也会对根据旅游产出的变化而发生改变，二者间存在一定互促关系。根据二者之间的关系，分析云南省旅游业投入产出效率，提高旅游投入资金的利用率，对于促进云南省旅游业的高效发展，提高云南省经济发展水平意义重大。文献综述在里昂惕夫提出“投入-产出分析法”之后，学者们开始将该方法应用于旅游经济方面。随着旅游业地位的不断突出，旅游经济越来越受关注，更多的学者开始研究旅游投入与旅游产出之间的关系，开始关注旅游投入的经济效益。本论文主要从研究区域、指标选择、研究方法等方面对国内外研究进行归纳、梳理。从研究区域看从所研究的区域来看，目前国内关于旅游业投入产出分析的相关研究中，既包括全国性研究，也包括地方性研究。陆相林（2007）[[]陆相林.中国旅游发展投入-产出的典型相关分析[J].安徽农业科学,2007,35(12):3721-3722.DOI:10.3969/j.issn.0517-6611.2007.12.141]和刘小燕、赵军（2007）[[]刘小燕""刘小燕,赵军""赵军.旅游产业投入产出分析[J].中国统计,2007,(12).12-13.]几位学者针对全国数据进行了相关研究。王恩旭、武春友（2010）对中国15个副省级城市进行研究[[]王恩旭""王恩旭,武春友""武春友.基于DEA模型的城市旅游经营效率评价研究--以中国15个副省级城市为例[J].旅游论坛,2010,(2).208-215.doi:10.3969/j.issn.1674-3784.2010.02.016.]。于庆年（2002）[[]于庆年""于庆年.丹东市区旅游产业调查与投入产出分析[J].系统工程理论与实践,2002,(11).138-143.][]陆相林.中国旅游发展投入-产出的典型相关分析[J].安徽农业科学,2007,35(12):3721-3722.DOI:10.3969/j.issn.0517-6611.2007.12.141[]刘小燕""刘小燕,赵军""赵军.旅游产业投入产出分析[J].中国统计,2007,(12).12-13.[]王恩旭""王恩旭,武春友""武春友.基于DEA模型的城市旅游经营效率评价研究--以中国15个副省级城市为例[J].旅游论坛,2010,(2).208-215.doi:10.3969/j.issn.1674-3784.2010.02.016.[]于庆年""于庆年.丹东市区旅游产业调查与投入产出分析[J].系统工程理论与实践,2002,(11).138-143.[]吕盛鸽""吕盛鸽.浙江旅游产业投入产出分析[J].浙江统计,2006,(11).13-15.[]葛盛荣""葛盛荣,谢昌浩""谢昌浩.昆明旅游投入产出表的构建及产业结构分析[J].云南财经大学学报：社会科学版,2011,(1).93-96.[]%E5%94%90%E7%9D%BF""唐睿,%E5%86%AF%E5%AD%A6%E9%92%A2""冯学钢.江苏省各城市国内旅游市场投入产出效率研究--基于DEA的分析方法[J].南京邮电大学学报（社会科学版）.2014,(3).64-71.[]王松茂,方良彦,邓峰.新疆旅游经济要素投入产出的DEA相对效率分析[J].新疆大学学报（哲学·人文社会科学版）,2014,(5):14-17.DOI:10.3969/j.issn.1000-2820.2014.05.003.[]王伟,刘敏,郝炜.云南省旅游产出与旅游投入关系研究[J].经济研究参考,2017,(69):78-84.在旅游经济领域的相关研究中，针对云南省的研究主要集中在旅游业发展现状和旅游业对经济增长的贡献两个方面。例如，毛祥松（2013）以辩证唯物主义为指导，结合云南省的实际省情分析适合云南省旅游业发展的思路[[]毛祥松.云南省旅游经济发展研究[D].吉林大学,2013.]。罗光武（2014）分析了云南旅游经济增长影响因素，提出了促进云南旅游经济增长的对策和建议[[]罗光武.云南省旅游经济增长影响因素的实证分析[D].云南师范大学,2014.]。罗艳蓓，欧阳佳佳（2018）分析了云南省旅游业的发展现状及经济增长情况[[]罗艳蓓,欧阳佳佳.旅游业对云南省经济增长的影响分析[J].昆明冶金高等专科学校学报,2018,34(04):59-66.][]毛祥松.云南省旅游经济发展研究[D].吉林大学,2013.[]罗光武.云南省旅游经济增长影响因素的实证分析[D].云南师范大学,2014.[]罗艳蓓,欧阳佳佳.旅游业对云南省经济增长的影响分析[J].昆明冶金高等专科学校学报,2018,34(04):59-66.[]赵宇银,申登明.旅游业对云南省经济发展的贡献研究[J].新西部,2019(27):25+27.从指标选择看在指标选择方面，学界关于旅游投入指标的选择存在较大的差异，而旅游产出指标则比较明确，主要涉及旅游收入和接待游客数两个方面。陆相林（2007）的研究所选投入指标为旅游业支柱产业数据，产出指标为旅游人次数和旅游收入[NOTEREF_Ref17518\f\h1]。刘小燕、赵军（2007）研究中投入量包括旅行社、旅游饭店和旅游交通，产出量包括旅游总人次数和旅游总收入[NOTEREF_Ref6017\f\h2]。王松茂，方良彦，邓峰（2014）选取的投入指标涵盖高等院校旅游专业学生人数、旅游业固定资产和旅游业从业人员数，产出指标为旅游接待人数和旅游企业营业收入[NOTEREF_Ref6330\f\h8]。唐睿，冯学刚（2014）从“城市建设状况”、“旅游业发展状况”和“宏观经济状况”三方面选取10个指标作为投入指标，产出指标为接待国内旅游人数和国内旅游收入[NOTEREF_Ref6213\f\h7]。郑谦，梁昌勇，董骏峰（2015）以旅游资源分布量和资本投入为投入指标，旅游业总收入和接待游客总数为产出指标[[]郑谦,梁昌勇,董骏峰.旅游业要素投入与资源配置效率——以安徽省区域旅游业为例[J].社会科学家,2015,(3):90-95,123.DOI:10.3969/j.issn.1002-3240.2015.03.018.]。王伟，刘敏，郝炜（2017）选取星级酒店、旅行社和旅游交通为投入指标，旅游总收入为旅游收入指标[[]王伟,刘敏,郝炜.云南省旅游产出与旅游投入关系研究[J].经济研究参考,2017,(69):78-84.]。[]郑谦,梁昌勇,董骏峰.旅游业要素投入与资源配置效率——以安徽省区域旅游业为例[J].社会科学家,2015,(3):90-95,123.DOI:10.3969/j.issn.1002-3240.2015.03.018.[]王伟,刘敏,郝炜.云南省旅游产出与旅游投入关系研究[J].经济研究参考,2017,(69):78-84.从研究方法看学者们在分析旅游业投入产出效率时所运用的方法有多种。Barros（2006）采用数据包络分析法和随机前沿成本模型等研究了旅游酒店和旅行社的效率[[]BarrosCP,MatiasA.Assessingtheefficiencyoftravelagencieswithastochasticcostfrontier:aPortuguesecasestudy[J].InternationalJournalofTourismResearch,2006,8(5):367-379.][[]BarrosCP.EvaluatingtheefficiencyofasmallhotelchainwithaMalmquistproductivityindex[J].InternationalJournalofTourismResearch,2005,7(3):173~184.]。余庆年（2002）以价值表为基础分析旅游产业投入产出表的结构特点[[]于庆年""于庆年.丹东市区旅游产业调查与投入产出分析[J].系统工程理论与实践,2002,(11).138-143.]。刘小燕、赵军（2007）和陆相林（2007）几位学者则在在对变量进行两两相关分析（皮尔逊相关分析）的基础上，构建了中国旅游业支柱产业投入与产出的典型相关模型[NOTEREF_Ref17518\f\h1,NOTEREF_Ref6017\f\h2]。葛盛荣、谢昌浩（2011）通过旅游卫星账户的核算范围构建了昆明2007年旅游投入产出表[NOTEREF_Ref6735\f\h6]。此外，也有学者通过数据包络分析法（DEA）研究旅游投入产出效率。这其中包括Koksal（2007）[[]CanDenizKöksal,A.AkinAksu.EfficiencyevaluationofA-grouptravelagencieswithdataenvelopmentanalysis(DEA):acasestudyintheAntalyaregion,Turkey[J].TourismManagement,2007,28(3):830~834.]。唐睿，冯学刚（2014）[NOTEREF_Ref6213\f\h7]；王松茂，方良彦，邓峰（2014）[NOTEREF_Ref6330\f\h8]；郑谦，梁昌勇，董骏峰（2015）[NOTEREF_Ref7160\f\h14]；黄莉芳，向阳（2015）[[]黄莉芳,杨向阳.中国城市旅游业的投入产出效率[J].城市问题,2015,(3):54-61,74.DOI:10.13239/j.bjsshkxy.cswt.150309.]等学者的研究。此外，王伟，刘敏，郝炜（2017）利用VAR模型对山西省旅行社与旅游交通对旅游收入的影响进行了分析[NOTEREF_Ref7232\f\h9]。[]BarrosCP,MatiasA.Assessingtheefficiencyoftravelagencieswithastochasticcostfrontier:aPortuguesecasestudy[J].InternationalJournalofTourismResearch,2006,8(5):367-379.[]BarrosCP.EvaluatingtheefficiencyofasmallhotelchainwithaMalmquistproductivityindex[J].InternationalJournalofTourismResearch,2005,7(3):173~184.[]于庆年""于庆年.丹东市区旅游产业调查与投入产出分析[J].系统工程理论与实践,2002,(11).138-143.[]CanDenizKöksal,A.AkinAksu.EfficiencyevaluationofA-grouptravelagencieswithdataenvelopmentanalysis(DEA):acasestudyintheAntalyaregion,Turkey[J].TourismManagement,2007,28(3):830~834.[]黄莉芳,杨向阳.中国城市旅游业的投入产出效率[J].城市问题,2015,(3):54-61,74.DOI:10.13239/j.bjsshkxy.cswt.150309.相关研究中的分析方法主要包括典型相关分析、投入产出表分析、数据包络分析、向量自回归模型等。经过综合考量，本论文将采用VAR模型对云南省旅游业投人产出效率进行分析，原因在于现有研究中对VAR模型的运用较少，笔者希望通过研究丰富相关理论。此外，VAR模型能解释经济变量受到各种经济冲击的影响程度，有利于分析不同旅游投入指标对旅游产出的影响。研究内容框架与创新性论文的研究内容框架本论文主要采用实证分析方法，在结合其他学者相关研究的基础上，对云南省旅游投入与旅游产出的关系进行分析，论文的主要内容框架如下：第一部分为绪论，对论文的研究背景和意义、相关文献综述、论文的研究内容框架与创新性进行简单说明，引出研究对象；第二部分为主要对旅游投入和旅游产出的基本概念进行阐述，说明相关投入、产出指标的选取理由和指标数据的来源，并对论文中所使用的分析方法和模型进行简单介绍，为之后的模型分析建立基础；第三部分为云南省旅游业发展现状的描述，主要通过横向、纵向比较说明云南省旅游业产出现状，通过旅游企业、旅游交通投入来说明云南省旅游业投入现状；第四部分利用SPSS软件确定云南省旅游投入和旅游产出间的相关关系，明确各指标间的相关程度的高低；第五部分运用相关数据建立VAR模型对云南省旅游投入和旅游产出作出进一步分析，从而确定各旅游投入指标对旅游产出增长的影响和贡献度；最后一部分为对全文的总结，总结研究结论并针对研究结论对云南省旅游业发展提出有关建议。论文的创新性由于自然条件和社会发展水平的差异，不同地区的旅游资源禀赋不同，有的地方旅游资源丰富，而有的地方旅游资源相对匮乏。不同地区对旅游资源和各种旅游投入的利用能力也有所不同，因此，关于旅游业投入产出效率分析要因地制宜。本论文研究云南省旅游业投入产出关系具有地域性。通过文献梳理发现，在现有的研究中缺少对云南省旅游业投入产出的相关分析。本论文对云南省旅游投入产出分析在一定程度上完善了丰富了云南省旅游经济的研究内容。本论文采用实证分析方法，在相关分析的基础上，通过建立VAR模型，分析各旅游投入指标对旅游产出增长的影响和贡献度，研究内容具有实质性的意义。基本概念与分析方法相关概念旅游投入旅游投入是一个相对的广泛的概念，一般包涵旅游基础设施建设，如交通、景区建设等；旅游目的地的接待服务设施，如旅行社、酒店及配套服务人员；旅游人力资源的投入，如创建专业类学校，培育专业人才等[[]刘怡娟.基于GRA和VAR模型的云南省旅游投入与旅游收入增长关系研究[D].南昌大学,2016.][]刘怡娟.基于GRA和VAR模型的云南省旅游投入与旅游收入增长关系研究[D].南昌大学,2016.旅游投入既包括资本方面的投入，也包括了人力方面的投入。由于人力资源投入不好度量，本论文中旅游投入主要指旅游企业投入和旅游交通投入。谈到旅游企业，一般都会想到旅行社和酒店，因此，本论文将以旅行社和酒店相关数据代表旅游企业投入。旅游交通投入将用旅客周转量来代表。旅游产出旅游产出主要体现在社会效益和经济效益两个方面。社会效益主要表现为旅游活动可以促进地区间相互了解，弘扬传统文化，同时能够满足人民日益增长的物质文化需要，有利于全民文化素养的提高，促进形成一种更加绿色的消费方式。此外，旅游业的发展能够直接或间接的扩大就业机会。经济效益主要表现为旅游收入成为GDP的重要组成部分旅游外汇收入成为国家非贸易创汇的重要来源，旅游产出的增加对经济增长有较大促进作用。旅游产出的经济效益还表现为以一业带动百业，以一点带动一方。一个旅游点发展起来之后，可带动周边地区零售业、餐饮业、手工业等诸多行业的发展[[]李东飞.谈谈旅游业的投入与产出[J].城建档案研究,1999(01):39.][]李东飞.谈谈旅游业的投入与产出[J].城建档案研究,1999(01):39.本论文的旅游产出仅包含经济效益方面，即以旅游总收入代表旅游产出。指标选取及来源通过梳理相关文献可以发现，在选取旅游业相关投入产出指标时，不同学者差异较大，尤其是选择在旅游投入指标时，不同学者所选指标可能完全不同。研究过程中在选择指标时不仅要考虑理论因素，还要考虑现实因素，比如数据收集时需要考虑到数据可获得性和有效性。因此，本论文将云南省旅游业的真实情况综合起来进行了考量，并且参考了其他学者的一些相关文献中对旅游投入、产出指标的选择，最终从旅游企业和旅游交通两方面选择投入指标，具体包括：旅行社(LXS，个)，酒店(JD，个)，旅游交通(LYJT，亿人次公里)。一般来说，酒店不仅包括星级酒店，还包括其他类型的酒店，例如名宿、经济型酒店等。但是由于经济型酒店和民宿数量的相关数据的收集存在一定困难，数据无法得到，论文中的酒店数仅包含星级酒店数。此外，旅游交通的数据用旅客周转量来代表。旅游总收入(Y，亿元)为产出指标，为了消除通货膨胀因素，以2000年为基期，利用居民消费价格指数化名义值为实际值，之后再进行相关分析。选取的样本数据时间为2000年-2019年，数据来源于《云南省统计年鉴》、《中国统计年鉴》和《中国旅游统计年鉴》。分析方法相关分析变量之间可能存在这样或者那样的关系，在一项研究中，明确变量间的关系才能更好的展开研究。相关分析就是研究不同变量间关系的一种方法，通过相关分析可以检验变量间的相关方向的正负及相关程度的高低。统计学中相关分析方法不止一种，比如计算相关系数，或者比较直观的图示法等。在本论文中，选取的是Pearson相关系数法来进行相关分析，明确各变量间关系。Pearson相关系数的值介于-1到1之间。相关系数的绝对值接近1，相关性越强；相关系数越接近于0，相关性越弱。VAR模型VAR模型主要用于考察不同变量间的动态关系。VAR模型能够对相互联系的多变量时间序列进行分析和预测，解释各种经济冲击对经济变量的影响程度。本论文研究的目的就是要分析不同旅游投入对旅游产出的影响，因此选择VAR模型来进行研究。云南省旅游业发展现状旅游产出现状云南省旅游产出的纵向比较旅游产出的高低能够直观地反映出旅游业的发展水平，旅游产出量越高，说明旅游业发展得越好；旅游产出量越低，说明旅游业发展情况不佳。云南省旅游产出的现状是云南省旅游业发展现状的一种表现。2000年以来，云南省旅游产出水平不断提高，旅游业发展迅速。经过20年的发展，旅游总收入增长了50多倍。2019年，云南省旅游总收入突破1万亿元，达到11035.2亿元，比2018年增长了22.73%；其中，国内旅游收入也达到10679.51亿元，比2018年增长22.77%；旅游外汇收入折合人民币355.69，比2018年增长21.62%。表3.1.1云南省旅游收入及其增长率年份旅游总收入（亿元）增长率（%）国内旅游收入（亿元）增长率（%）国际旅游收入（折合人民币/亿元）增长率（%）2000211.4——183.2——28.2——2001256.9321.5422623.3630.939.682002289.9312.8425512.8334.9312.932003306.65.75278.39.1428.3-18.982004369.2720.44334.0820.0435.1924.352005430.1416.48386.1515.5943.9925.012006499.7816.19447.1015.7852.6819.752007559.2111.89494.7410.6664.4722.382008663.2818.61594.7720.2268.516.272009810.7322.23730.6622.8580.0716.8720101006.8324.19916.8225.4890.0112.4120111300.2929.151195.7330.42104.5616.1620121702.5430.941579.4932.09123.0517.6820132111.2424.011961.5524.19149.6921.6520142665.7426.262516.8728.31148.87-0.5520153281.7923.113104.3723.34177.4219.1820164726.2544.014536.5446.13189.716.9320176922.2346.466682.5847.31239.6526.3220188991.4429.898698.9730.17292.4722.04201911035.222.7310679.5122.77355.6921.62注：数据来源于云南统计年鉴图3.1.1云南省旅游总收入变化趋势图由表3.1.1和图3.1.1可知，云南省旅游产出增长迅速，并且增长速度总体上呈现上升趋势，2009年以后，增长速度突破20%，2016年和2017年达到增长高峰，增长速度超过40%。从表3.1.1中还可以看出，云南省旅游收入主要来源于国内，旅游外汇收入只占旅游总收入中很小的一部分。并且，旅游总收入的增长速度与国内旅游收入增长速度基本一致。总的来说，从旅游收入的增长速度看，与之前相比，近两年云南省旅游总收入增长率大幅下降，增长速度放缓，近两年增长速度没有之前年份高，这说明云南省旅游业发展可能在某些方面或者说在某种程度上遭遇了到瓶颈，旅游业发展受到了一定的阻碍。云南省旅游产出的增加存在存在可提高空间，云旅游业发展还存在可改善空间。为了保持旅游产出的高速增长，保证旅游业发展不受阻碍，就需要展开进一步研究。云南省旅游产出横向比较在旅游业的飞速发展的同时，云南省旅游业对经济增长的促进作用越发明显。2000年云南省旅游总收入仅占全省GDP的10.41%，而到2019年该比重增加到47.52%，2019年旅游总收入占全省第三产业增加值的比重更是高达90%以上。毫无疑问，旅游业已经成为云南省支柱产业。此外，云南省旅游总收入占全国旅游总收入的比重也在逐年增加，2019年，云南省旅游总收入超过了其他大部分省份，在全国各省份旅游总收入中排名第6。这说明，云南省旅游业在全国范围内都是具有明显优势的，云南省旅游业发展效果明显。然而，更高的比重就意味着更高的依赖，更高的依赖就意味着要承担更高的风险。就本论文的研究来说，相当于云南省旅游业扼住了云南省发展的咽喉，一旦旅游业发展出现问题，云南省的整体发展都会受到影响。在充分认识到这一点之后，时刻关注云南省旅游业发展效率就变得十分必要。因此，需要提高云南省旅游业发展效率，努力实现旅游业高效率发展，绝不能让旅游业成为云南省经济发展的瓶颈。表3.1.2云南省及周边省份旅游总收入和增速省份指标2015年2006年2017年2018年2019年云南旅游总收入（亿元）3281.794726.256922.238991.4411035.2增速（%）——44.0146.4629.8922.73四川旅游总收入（亿元）6210.57705.58923.110112.811594.3增速（%）——24.0715.8013.3314.65贵州旅游总收入（亿元）3512.825027.547116.819471.0312321.81增速（%）——43.1241.5633.0830.10广西旅游总收入（亿元）3254.184191.365580.367619.910241.44增速（%）——28.8033.1436.5534.40西藏旅游总收入（亿元）281.92330.75379.37490.14559.28增速（%）——17.3214.7029.2014.11数据来源:中国旅游统计年鉴从另一方面看，据表3.1.2中数据显示，在云南省旅游总收入快速增长的同时，与周边省份相比，除西藏以外，其余四个省份的旅游总收入在量上差异不大，但在增长速度上相差较大。其他省份的旅游总收入增长速度虽然也存在一定的波动，但相较云南省而言，其他省份的旅游总收入的增长速度就要更稳定一些。与其他省份相比，云南省旅游总收入在2017年达到增长高峰后，增长速度大幅下降，2017年增长速度为44.01%，而2019年增长速度下降到22.73%，增速下降接近1倍。这说明近两年云南省旅游业发展效率相对低下，与之前相比发展遭受一定阻碍。因此，采取措施提高云南省旅游总收入增长速度，促进旅游业投入产出效率提高是有必要的。旅游投入现状旅游交通投入现状一个地区的交通状况是地区基础设施状况的重要体现。交通发达程度会极大影响地区开放程度，从而影响到一个地方旅游业的发展。交通发达与否是游客在选择旅游目的地的一个重要影响因素。通常情况下，交通发达的地方能够更好地利用旅游资源，交通便利是旅游业发展的一个有利因素。相反，如果一个地区交通闭塞，那么即使它本身有很好的旅游资源它的旅游业也不会太发达。交通便利的旅游地往往会更容易受到消费者喜爱，消费者一般都会把交通作为一个参考条件放入到自己的旅游计划中。在旅游交通投入方面，2000年以来，云南省交通条件在不断改善，公路营业里程和铁路里程都在不断增加。截止到2019年，铁路营业里程增加到2000年的近2.2倍，公路里程则增加到2000年的近2.4倍。此外，旅客周转量由2000年205.51亿人次公里增加到2019年的441.48亿人次公里。交通便利度的提高为云南省旅游业的发展提供了必要条件，同时交通条件的改善有利于云南省旅游业实现更好更快的发展。表3.2.1云南省交通状况年份铁路营业里程（万公里）公路里程（万公里）高速等级公路里程（万公里）一级等级公路里程（万公里）二级等级公路里程（万公里）等外公路里程（万公里）20000.1910.960.050.010.170.7020050.2316.760.140.020.335.5720100.2520.920.260.070.585.1120150.2923.600.400.121.093.8920190.4126.240.600.151.283.07数据来源:云南统计年鉴图3.2.1云南省铁路和公路里程旅游企业投入现状旅游企业的范围一般涵盖了酒店、旅行社和景区服务企业等。旅游企业投入能够在一定程度上反映当地旅游业发展水平。通常情况下，旅游企业投入量越大，就代表当地政府越重视旅游业发展，当地的旅游业就越有可能发展得好。云南省旅游企业投入情况如表3.2.2所示，到2019年为止，云南省共有旅行社1105家，星级酒店415家。2000年以来，云南省旅行社数量在总体呈现上升趋势，20年内，旅行社数量增长到接近原来的3倍。云南省星级酒店数量在20年内状况是，前10年数量不断增加；相比较而言，之后10年呈现一种下降趋势。这种星级酒店数量下降的原因可能在于经济型酒店和民宿的兴起取代了原来的部分星级酒店。表3.2.2云南省旅行社和星级酒店数年份旅行社（家）星级酒店（家）2000369408200140643120024115602003422572200441074720054067992006419867200742588720084499042009450826201053156020115875632012602480201362256320147046242015766614201685555920179005182018119145820191105415数据来源:中国旅游统计年鉴旅游景区方面，截止到2019年，云南省共有A级旅游景区244家，其中包含5A级8家、4A级74家、3A级99家、2A级60家，1A级3家。从数量上看，云南省旅游景区数也是在逐年增加的。景区数量的增加提高了云南省的旅游竞争力。云南省旅游投入与旅游产出关分析运用SPSS软件，通过对云南省2000-2019年旅游投入和旅游产出相关数据进行分析，可以得出各投入指标与产出指标之间的相关程度高低，进而分析投入产出关系。如表4.1.1所示，在所选择的三个旅游投入指标中，旅行社与旅游产出指标旅游总收入之间的相关系数为0.965，相关性最强，显著性概率为0.0000，表明显著性水平为1%时，旅行社与旅游总收入之间有强相关关系。酒店和旅游总收入之间的相关系数为-0.468，显著性概论为0.038，表明显著性水平为5%时，星级酒店和旅游总收入之间有一定相关性。旅游交通和旅游总收入之间的相关系数为0.484，显著性水平为0.031，表明显著性水平为5%时，旅游交通和旅游总收入之间也存在一定相关性。根据相关分析的结果，在所选的三个投入指标中，旅行社与旅游总收入间的关联度最高，关联度第二的是旅游交通，最低是酒店。表4.1.1相关分析结果 YYLXSPearson相关性0.965**显著性概率0.000JDPearson相关性-0.468*显著性概率0.038LYJTPearson相关性0.484*显著性概率0.031*在0.05级别（双尾），相关性显著；**在0.01级别（双尾），相关性显著。资料来源:EViews软件计算云南省旅游投入与旅游产出VAR模型分析在Pearson相关分析的基础上，运用EViews软件建立VAR模型，对云南省各旅游投入指标对旅游产出的影响和贡献度展开进一步的分析。平稳性检验本论文以旅行社（LXS，家）、酒店（JD，家）和旅游交通（LYJT，亿人次公里）为自变量，以旅游总收入（Y，亿元）为因变量建立VAR模型。样本数据时间为2000年到2019年。由于时间序列数据往往存在异方差，为了消除这种影响，需要先对各指标数据取对数，分别记为LNLXS、LNJD、LNLYJT和LNY。此外，时间序列数据一般波动比较大，为了防止伪回归现象的出现，需要对各序列进行单位根检验。本论文所采用的单位根检验方法为ADF检验法，检验结果为表5.1.1。表5.1.1单位根检验结果变量检验类型各显著性水平下的临界值P值结论ADF值1%5%10%LNY（0,0,1）1.774581-2.699769-1.961409-1.6066100.9768非平稳DLNY（0,0,0）-6.279688-2.699769-1.961409-1.6066100.0000平稳LNLXS（c,t,1）-0.558408-4.571559-3.690814-3.2869090.9689非平稳DLLXS（c,t,0）-6.447170-4.571559-3.690814-3.2869090.0003平稳LNJD（0,0,0）-0.224809-2.692358-1.960171-1.6070510.6619非平稳DLNJD（0,0,0）-3.168232-2.699769-1.961409-1.6066100.0034平稳LNLYJT（c,t,2）1.373077-2.692358-1.960171-1.6070510.9515非平稳DLNLYJT（c,t,1）-4.528434-2.699769-1.961409-1.6066100.0001平稳资料来源:EViews软件计算ADF检验中，原假设是所检验的序列非平稳，存在单位根。根据表5.1.1可知，LNY的ADF值为1.774581，比1%显著性水平下的临界值-2.699769要大，所以说序列LNY是非平稳的。同理，LNLXS、LNJD和LNLYJT的ADF值分别为-0.558408、-0.224809和1.373077，均比各自的临界值大，三个序列均非平稳。对原来的序列进行一阶差分，发现四个一阶差分的ADF值分别是-6.279688、-6.447170、-3.168232和-4.528434，这四个值比表中1%显著性水平的各自临界值要小，均拒绝原假设，也就是说四个一阶差分序列均平稳。综合以上说明可知，原序列均一阶单整。协整检验由平稳性检验结果可知，原序列均一阶单整，说明三个投入指标与产出指标之间或许有协整关系存在。因此可以开始协整检验，明确各指标间长期稳定均衡关系的存在与否。本论文选取JJ检验法来确定云南省旅游投入与旅游产出之间的协整关系。检验结果如表5.2.1所示：表5.2.1JJ检验结果假设CE(s)特征值迹统计量值0.05显著性水平概率**None*0.81671453.3967047.856130.0138Atmost10.54404422.8559829.797070.2532资料来源:EViews软件计算由表5.2.1可知，在5%显著性水平下，原假设为None时，Trace统计量的值为53.39670，大于临界值47.85613，P值为0.0138，拒绝原假设所说的没有协整关系，也就是说至少有一个协整关系；原假设为Atmost1时，Trace统计量的值为22.85598，比临界值29.79707小，P值为0.2532，接受原假设至多有一个协整关系。综合两个假设可知，LNY、LNLXS、LNJD和LNLYJT之间仅有一个协整关系存在。VAR模型的建立测出模型最优滞后期是构建VAR模型的首要步骤。确定滞后期的方法包括FPE、LR、AIC、SC和HQ，本论文将会综合考量这几种准则。滞后结果如表5.3.1所示：由表5.3.1可知，结果反复验证，准则为FPE、LR、SC或者HQ时，模型滞后1期时最优；而在AIC准则下，2期才是模型滞后最优期。综合考量之后，为达到最优，本论文VAR模型将滞后1期。表5.3.1滞后期检验值LagLogLFPELRAICSCHQ0-6.9265633.96e-05NA1.2140631.4119231.241345143.850458.82e-07*73.34457*-2.650050-1.660748*-2.513639*260.774581.11e-0616.92413-2.752731*-0.971988-2.507191资料来源:EViews软件计算在明确模型最优滞后1期的基础上，利用EViews软件得到VAR模型方程为：其中，R2=0.850705，拟合程度较好。VAR模型结果的分析模型稳定性检验检验模型的稳定性是进行VAR模型结果分析前的必须步骤。因为只有当所建模型稳定时，才能进行下一步，否则结果分析就是没有意义的。为检验模型稳定性，本论文选取AR根检验法。在该方法中，只有当所有根的模的倒数都比1小时，模型才稳定。当有一个根的模的倒数超过1时，模型就不再稳定。表5.4.1AR根检验结果RootModulus0.9836580.9836580.747024-0.034196i0.7478070.747024+0.034196i0.747807-0.1659680.165968资料来源:EViews软件计算由表5.4.1AR根检验结果可知，所估计的VAR模型有四个根，并且这四个根的模的倒数均没有超过1，这就说明所建立的模型是稳定的。此外，通过图5.3AR根图，AR根都在单位圆内部，也说明了模型的稳定性。脉冲响应要分析一个变量的变化对另一个变量的影响就需要用到脉冲响应函数，绘脉冲响应函数能够表达内生变量对自己或其他所有内生变量的变化的反应[[]马慧慧:《EViews统计分析与应用》,电子工业出版社2016年版.][]马慧慧:《EViews统计分析与应用》,电子工业出版社2016年版.图5.4.2中的实线表示1单位脉冲冲击的脉冲响应函数的时间路径，两边的虚线表示2个标准差的置信区间。图5.4.2中ResponseofLNYtoLNY表示旅游总收入对自身的响应函数的时间路径。旅游总收入在第1期就对自身的脉冲影响达到最大响应影响值0.624。第2期急速下降，第3期有所上升，以后各期稍有下降趋势，但这种趋势并不明显，总体来看在第4期后趋向于稳定。旅游总收入收到自身冲击的影响逐渐变小并趋于稳定，并且这种影响都是正向的，说明旅游总收入增加时会导致以后各期内旅游总收入的增加，并且这种增加先变小后趋于稳定。ResponseofLNYtoLNLXS表示旅行社对旅游总收入实施冲击，旅游总收入的响应函数的时间路径。在刚开始时脉冲影响接近于0，第2期才开始有所反应，脉冲影响值为0.249达到各时期内最大值，以后各时期缓慢下降。旅游总收入对旅行社的冲击的响应路径一直为正，这说明旅行社数量的增加对于后面各时期旅游总收入的增加有正向作用，且增加的弹性呈现先上升后趋于稳定的规律。也就是说，增加对旅行社的投入，提高旅行社整体实力，能够在一定程度上促进旅游总收入的增加。ResponseofLNYtoLNJD表示酒店对旅游总收入实施冲击，旅游总收入的响应函数的时间路径。在刚开始时脉冲影响接近于0，第2期下降到-0.050，以后各时期缓慢上升并逐渐趋向于0。在整个过程中，响应一直都是负向响应。由表3.2.2中数据显示，星级酒店的数量先是缓慢增长，然后又开始减少，这并不是说明云南省酒店行业的衰退，而是由于近年来经济型酒店和民宿逐渐兴起，取代了部分星级酒店。由于数据缺失，本论文在研究时所用数据未涵盖经济型酒店和民宿的数量，而只选取了星级酒店的数据作为代表，因此脉冲响应函数的结果并不能准确说明云南省酒店对旅游总收入的影响程度，而只能说明星级酒店所影响的部分。ResponseofLNYtoLNLYJT表示旅游交通对旅游总收入实施冲击，旅游总收入的响应路径。在刚开始时脉冲影响接近于0，第2期才开始有所反应，第2期脉冲影响值为0.126，达到各时期内最大值，以后各时期脉冲影响有所放缓并趋于稳定。旅游总收入对于旅游交通的冲击一直都是正向响应，这说明旅游交通投入的增加对于后面各时期旅游总收入的增加有正向作用。从图形来看，旅游交通对旅游总收入一直有着明显且较为稳定的影响。云南省交通条件的不断改善能够对旅游总收入的增加产生长期影响，加大对交通基础设施建设投入有利于云南省旅游总收入的增加。图5.4.2脉冲响应函数图资料来源:E