城鎮(zhèn)居民收入與旅游消費(fèi)行為的關(guān)系研究

孫 穎

(安徽工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

隨著物質(zhì)生活水平的提高，消費(fèi)者的消費(fèi)結(jié)構(gòu)也在發(fā)生變化，對(duì)精神生活的追求逐漸成為重要消費(fèi)內(nèi)容。 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2019年國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)達(dá)60.06億人次，比上年同期增長(zhǎng)8.4%。 其中城鎮(zhèn)居民旅游人數(shù)達(dá)44.71億人次，比上年同期增長(zhǎng)8.5%。 國(guó)內(nèi)旅游收入達(dá)5.73萬億元，比上年同期增長(zhǎng)11.7%。 其中城鎮(zhèn)居民花費(fèi)為4.75萬億元，比上年同期增長(zhǎng)11.6%。 由此可以看出，城鎮(zhèn)居民的旅游消費(fèi)行為對(duì)國(guó)內(nèi)旅游收入增長(zhǎng)和旅游業(yè)蓬勃發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于收入對(duì)旅游消費(fèi)的影響，已有研究指出，收入是城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民旅游需求的重要影響因素。 關(guān)于城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)，已有學(xué)者從不同角度展開了研究。 杜丹等認(rèn)為，我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入水平與旅游消費(fèi)水平基本協(xié)調(diào)同步發(fā)展[1]； 王琪延等以北京市居民為研究對(duì)象，研究發(fā)現(xiàn)收入和時(shí)間是北京市居民休閑消費(fèi)的影響因素[2]； 魯慶堯等指出收入水平對(duì)休閑旅游行為存在正向影響作用[3]。 然而，楊勇得出不同結(jié)論： 我國(guó)城鎮(zhèn)居民休閑消費(fèi)與收入之間不存在穩(wěn)定的對(duì)應(yīng)關(guān)系[4]。 部分學(xué)者針對(duì)農(nóng)村居民旅游消費(fèi)展開了研究。 楊晶等認(rèn)為旅游消費(fèi)意愿是支付能力、收入等一系列條件平衡的結(jié)果[5]； 楊勇指出，不同來源收入對(duì)農(nóng)村居民旅游消費(fèi)的影響作用不同[6]； 邱潔威等認(rèn)為人均收入對(duì)農(nóng)村居民旅游消費(fèi)意愿具有較高的積極作用[7]； 夏杰長(zhǎng)等探討了農(nóng)村居民人均純收入與旅游消費(fèi)之間的協(xié)整關(guān)系[8]； 依紹華等指出收入雖對(duì)農(nóng)村居民旅游消費(fèi)傾向具有正向的促進(jìn)作用，但整體旅游消費(fèi)水平不高[9]。

不同群體、不同地區(qū)的旅游消費(fèi)問題也逐漸受到學(xué)者們的關(guān)注。 王艷婷等以老年人為研究對(duì)象，分析了老年人旅游的影響因素[10]。 穆紅梅等對(duì)大學(xué)生群體的旅游消費(fèi)感知、旅游消費(fèi)狀況進(jìn)行了比較分析[11]。 李經(jīng)龍等探討了安徽省旅游消費(fèi)的特征及影響因素[12]。

已有研究多采用線性回歸、邏輯回歸等方法探討收入與旅游行為之間的關(guān)系。 那么，收入與旅游消費(fèi)之間是否呈線性關(guān)系？有無其他關(guān)聯(lián)性？收入對(duì)城鎮(zhèn)居民的旅游消費(fèi)究竟存在怎樣的影響作用？這是本文要研究的問題。

二、數(shù)據(jù)分析及模型構(gòu)建

(一)數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，選取1996—2017年我國(guó)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(UDI)(元)與城鎮(zhèn)居民人均旅游花費(fèi)(UTE)(元)、城鎮(zhèn)居民出游率(UTR)(%)的年度數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(二)變量關(guān)系判定

已有相關(guān)研究表明，收入對(duì)旅游消費(fèi)具有正向的影響作用，但這種影響作用是否呈線性關(guān)系，其影響系數(shù)和作用機(jī)制如何，需進(jìn)一步分析檢驗(yàn)。 首先通過OLS回歸模型判定變量間是否具有線性關(guān)系。

1. OLS模型估計(jì)

2.模型系數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)

模型構(gòu)建后，需進(jìn)一步判定模型的穩(wěn)定性。 可通過殘差檢驗(yàn)所建模型的穩(wěn)定性，分別繪制UDI與UTE、UDI與UTR模型估計(jì)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)化殘差，結(jié)果如圖1、圖2所示。

圖1 UDI與UTE的標(biāo)準(zhǔn)化殘差折線圖

圖1中，除1996年和2007年外，其余殘差都位于置信帶區(qū)域內(nèi)。 圖2中，除2008年和2015年外，其余殘差都位于置信帶區(qū)域內(nèi)。 因此，需判定模型有無顯著結(jié)構(gòu)變化。 采用Chow分割點(diǎn)檢驗(yàn)進(jìn)行穩(wěn)定性判斷，結(jié)果顯示：UDI與UTE模型的F統(tǒng)計(jì)量=10.99546，LR統(tǒng)計(jì)量=17.56217，其相應(yīng)的概率值都非常小，均小于0.001，因此可以判定UDI與UTE模型有顯著的結(jié)構(gòu)變化。 同理，UDI與UTR模型的F統(tǒng)計(jì)量=6.778886，LR統(tǒng)計(jì)量=21.80849，其相應(yīng)的概率值P都非常小，因此判定UDI與UTR模型有顯著的結(jié)構(gòu)變化。

圖2 UDI與UTR的標(biāo)準(zhǔn)化殘差折線圖

由于所建立的UDI與UTE、UTR之間的模型結(jié)構(gòu)并不穩(wěn)定，因此，利用遞歸OLS的CUSUM檢驗(yàn)分別判定兩模型的回歸系數(shù)是否穩(wěn)定，檢驗(yàn)曲線如圖3、圖4所示。

圖3 UDI與UTE的CUSUM檢驗(yàn)曲線圖

圖4 UDI與UTR的CUSUM檢驗(yàn)曲線圖

圖3顯示，UDI與UTE的CUSUM檢驗(yàn)曲線在2007年之后開始超越臨界線，且走勢(shì)越來越陡峭，這說明模型估計(jì)結(jié)果的系數(shù)不穩(wěn)定。 圖4顯示，UDI與UTR的CUSUM檢驗(yàn)曲線在2008年后出現(xiàn)了較大變化，隨后CUSUM曲線逐漸變得陡峭，說明模型估計(jì)結(jié)果的系數(shù)不穩(wěn)定。 鑒于此，需采用White異方差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷碾S機(jī)誤差項(xiàng)是否存在異方差。 檢驗(yàn)結(jié)果顯示：UDI與UTE的White異方差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，Obs*R2=1.288994，相應(yīng)的概率值P=0.5249，大于檢驗(yàn)水平0.05，可以判定UDI與UTE模型估計(jì)所得到的殘差序列不存在異方差。 同理，UDI與UTR的White異方差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，Obs*R2=1.781106，相應(yīng)的概率值P=0.4104，大于檢驗(yàn)水平0.05，可以判定UDI與UTR模型估計(jì)所得到的殘差序列也不存在異方差。 綜上可知，UDI與UTE、UDI與UTR之間存在關(guān)聯(lián)，所構(gòu)建的模型系數(shù)不穩(wěn)定，但不存在異方差，需進(jìn)一步確定變量關(guān)系。

(三)多項(xiàng)式滯后分布模型構(gòu)建

考慮到變量間可能存在時(shí)間滯后性，采用多項(xiàng)式分布滯后(PDL)模型分別構(gòu)建UDI和UTE、UDI和UTR的關(guān)系模型。

1.最優(yōu)模型選擇

在構(gòu)建PDL模型之前，首先需確定模型的滯后階數(shù)和多項(xiàng)式次數(shù)。 做變量間的交叉相關(guān)系數(shù)圖，結(jié)果如圖5、圖6所示。

圖5 UDI與UTE的交叉相關(guān)系數(shù)圖

圖6 UDI與UTR的交叉相關(guān)系數(shù)圖

圖5的結(jié)果顯示，UDI和UTE兩序列的交叉相關(guān)系數(shù)從5階滯后開始均小于0.5。 因此，最大滯后長(zhǎng)度k應(yīng)分別為2，3，4。 由于多項(xiàng)式次數(shù)m必須小于k，因此，分別構(gòu)建UDI與UTE之間的PDL(2, 2)模型、PDL(3, 2)模型、PDL(3, 3)模型、PDL(4, 2)模型、PDL(4, 3)模型、PDL(4, 4)模型。 同理可得，需構(gòu)建UDI與UTR之間的PDL(2, 2)模型、PDL(3, 2)模型、PDL(3, 3)模型。

模型估計(jì)結(jié)果顯示：UDI與UTE變量的PDL(2, 2)模型的R2=0.939802，AdjustedR2=0.928515，AIC準(zhǔn)則=10.14660，SC準(zhǔn)則=10.34575。 根據(jù)最優(yōu)模型“R2和修正后的R2較大，AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則較小，同時(shí)模型簡(jiǎn)潔度較高”的判斷標(biāo)準(zhǔn)可以判定：UDI與UTE變量間的PDL(2, 2)模型為最優(yōu)模型。UDI與UTR變量間的PDL(3, 2)模型的R2=0.987504，AdjustedR2=0.986116，AIC準(zhǔn)則=18.47203，SC準(zhǔn)則=18.65706。 同理可以判定，UDI與UTR變量間的PDL(3, 2)模型為最優(yōu)模型。

2. 模型估計(jì)

基于上述分析結(jié)果，對(duì)UDI與UTE、UTR分別構(gòu)建PDL(2, 2)模型和PDL(3, 2)模型。UDI與UTE的PDL(2, 2)模型估計(jì)結(jié)果中，分布滯后變量的系數(shù)估計(jì)值在不同滯后期存在差異。 根據(jù)具體的系數(shù)值可知：UDI每增加1個(gè)單位，在當(dāng)期將使UTE增加0.07909個(gè)單位。 由于存在時(shí)間滯后影響，還將在第一期使得UTE減少0.07605個(gè)單位，隨后在第二期又使得UTE增加0.00422個(gè)單位。UDI對(duì)UTE影響作用的長(zhǎng)期乘數(shù)為0.00726，表明UDI每增加1個(gè)單位，從長(zhǎng)期來看，將使UTE增加0.00726個(gè)單位。

UDI與UTR的PDL(3, 2)模型估計(jì)結(jié)果中，分布滯后變量的系數(shù)估計(jì)值在不同滯后期也存在差異。 根據(jù)具體的系數(shù)值可知：UDI每增加1個(gè)單位，在當(dāng)期將使UTR減少0.00777個(gè)單位。 由于存在時(shí)間滯后影響，還將在第一期使得UTR增加0.00815個(gè)單位，隨后在第二期又使得UTR增加0.01171個(gè)單位，在第三期使得UTR增加0.00294個(gè)單位。UDI對(duì)UTR影響作用的長(zhǎng)期乘數(shù)為0.01503，表明UDI每增加1個(gè)單位，從長(zhǎng)期來看，將使UTR增加0.01503個(gè)單位。

三、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

通過構(gòu)建收入與旅游消費(fèi)的關(guān)系模型發(fā)現(xiàn)： 收入對(duì)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)行為具有顯著影響，但變量間并不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，且從長(zhǎng)期來看，具有時(shí)間滯后影響。 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增加1個(gè)單位，從長(zhǎng)期來看，將使城鎮(zhèn)居民人均旅游花費(fèi)增加0.00726個(gè)單位，使城鎮(zhèn)居民出游率增加0.01503個(gè)單位。

(二)建議

基于以上研究結(jié)論，提出如下四點(diǎn)對(duì)策建議，以期促進(jìn)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)，擴(kuò)大內(nèi)需。 第一，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，增加城鎮(zhèn)居民收入。 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可以促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，還可以提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)和就業(yè)崗位，以提升城鎮(zhèn)居民收入，使居民有更多的可支配收入用于旅游消費(fèi)。 第二，激發(fā)城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)意愿。 從理論上來說，消費(fèi)行為由消費(fèi)意愿驅(qū)動(dòng)。 因此，城鎮(zhèn)居民旅游消費(fèi)意愿的增強(qiáng)，有利于其旅游消費(fèi)行為的產(chǎn)生。 旅游業(yè)及相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)宣傳和推廣，特別是借助互聯(lián)網(wǎng)，采用適當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷策略，激發(fā)城鎮(zhèn)居民的旅游消費(fèi)意愿。 第三，提升旅游業(yè)服務(wù)品質(zhì)。 當(dāng)前，居民消費(fèi)需求正逐步提升，對(duì)旅游產(chǎn)品及服務(wù)的需求也在不斷提高。 旅游業(yè)相關(guān)企業(yè)應(yīng)準(zhǔn)確把握現(xiàn)實(shí)游客和潛在游客的需求變化，因地制宜地提高和改善旅游產(chǎn)品及服務(wù)的品質(zhì)，提升游客在旅游過程中的獲得感和滿意度。 第四，針對(duì)細(xì)分市場(chǎng)，進(jìn)行差異化營(yíng)銷。 旅游業(yè)相關(guān)企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身定位和特點(diǎn)，細(xì)分市場(chǎng)并針對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)特征制定相應(yīng)的戰(zhàn)略及策略，如老年市場(chǎng)、學(xué)生市場(chǎng)等，采取不同的營(yíng)銷策略和方案，以更好地滿足不同目標(biāo)市場(chǎng)的差異化需求，提升游客滿意度。