西藏旅游业和经济增长关系的实证,该文是关于西藏旅游业论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
西藏旅游业论文参考文献：
【摘 要】本文通过对西藏1985到2010年的旅游业及经济增长的时间序列分析,做到出西藏旅游业的发展和其经济增长存在长期稳定的协整关系,并构建了他们之间的协整模型.用Granger因果检验的方法,对西藏旅游业和经济增长之间的关系进行探索.做到到实证结果：西藏的旅游业发展和西藏地区的经济增长是互有影响,而且在短期内西藏的旅游业发展和西藏的经济增长互为因果关系.
【关键词】旅游业；经济增长；Granger检验；西藏
随着社会经济的发展,旅游业越来越受到关注,同时因其对环境污染小、对社会经济辐射面广等特点,越来越受到地方政府的重视.而对于西藏而言,由于其特殊的地理位置和生态条件的限制,使做到其发展农业和工业都有一定的障碍,而其对于旅游业而言,西藏壮丽的高原风光、虔诚的宗教信仰、多彩的藏民族风情又是非常具有吸引力的旅游资源[1].所以在此背景下,自治区政府把旅游业列为西藏的五大支柱产业之一.而在近些年西藏的旅游业和其经济都有了较快的增长,因此,研究西藏的旅游业和经济增长的关系也成为具有很大的现实意义的研究课题.
一、相关文献综述
对于旅游业和经济增长的关系,有很多学者进行过具体的研究.早在20世纪70年代初, 世界知名旅游学家BullenArcher等就开始比较系统地研究旅游的经济效应, 提出了并逐步完善了旅游经济效应研究方法.还有国外学者Khan、Phang及Toh（1995）通过实证分析发现了旅游业发展对整个国民经济增长有正向的促进作用[2].Marin（1992）研究发现旅游业发展以外部性和溢出效应等形式导致了经济增长现象的出现[3].而Ditsakis（2004）对希腊的检验发现,GDP、实际有效汇率和国际旅游收入之间存在一个协整向量,然后通过格兰杰因果检验证实了旅游和经济增长之间存在强烈的反馈关系[4].
在国内的研究中,何满喜（2010）利用定性分析与定量研究相结合的方法,对浙江省的国内生产总值（GDP）与旅游业主要指标的统计数据建立数学模型,研究旅游经济与GDP的相关性,发现旅游经济对GDP的有显著影响[5].刘晓红、李国平（2005）探讨了旅游业和区域经济增长之间的关系,运用计量经济模型,以西安市为例,定量分析了旅游外汇收入对GDP的影响.实证结果表明,旅游业对的溢出效应显著[6].李凡,黄耀丽（2008）通过对旅游溢出效应的分析,尝试构建了城市间旅游经济的溢出模型,发现城市间旅游经济相互溢出[7].杨勇（2006）利用历史数据对中国居民旅游消费支出与经济增长之间的关系作出判断, 认为我国旅游业与经济增长之间并不存在稳定的因果关系[8].陆迁、张莎莎（2010）对陕西省的旅游业和经济增长进行研究,做到出了从长期来看陕西省旅游业与经济增长互为因果关系的结论[9].
对学者们先前所做的研究进行梳理我们可以发现,旅游业对经济的增长有着显著的影响,而且有时是互为因果.但是在文献中直接对西藏这个有着丰富旅游资源的省区进行的旅游业和经济增长两者关系研究的文献还很少.所以本文拟从实证研究的角度出发,通过统计软件进行数据分析,来探索西藏旅游业和经济增长的两者关系.
二、实证分析
(一)数据选取及分析分法
1.数据来源及选取.本文通过获取西藏旅游业发展和经济增长的定量指标,来探究这两者之间的关系.考虑到数据的可获得性和合理性,选取西藏国内生产总值（GDP）作为经济增长的指标和选取西藏的旅游总收入（TOUP）作为西藏旅游业发展水平的指标.数据样本均来自2011西藏统计年鉴,取1985至2010的西藏国民生产总值（GDP）和西藏旅游总收入（TOUP）.在进行数据统计分析之前,为了避免数据的剧烈波动和消除时间序列中的异方差,先对数据进行取自然对数的处理,用LGDP表示对西藏GDP取对数后做到到的新数据,用LTOUP表示对西藏旅游总收入取对数变换后做到到的新数据.这样变换并不改变数据间的长期稳定关系.
2.分析方法.在数据分析的过程中, 本文主要借助Eviews5.0软件获得了有关结果.首先,本文对取自然对数后的西藏旅游总收入和西藏国民生产总值进行时间序列数据的平稳性检验；其次,在第一步的基础上,判断是否要再进行协整检验,以探索这两者之间是否存在长期的稳定关系；最后,在前两步的基础上用Granger 法对二者之间的关系进行因果检验.Granger检验主要说明,如果变量X有助于预测Y ,即根据Y的过去值对Y进行回归时,如果再加上X的过去值,能够显著地增强回归的解释能力,则称X是Y的Granger原因,否则称为非Granger原因.
(二)西藏旅游业和经济增长的关系分析
1.平稳性检验.在进行协整检验前首先因对数据进行平稳性检验.同样,通过平稳性检验,即数据是平稳的时间序列,也是进行Granger因果检验的必要前提.因为如果随机变量是非平稳序列,就可能出现伪回归,这样进行Granger因果检验将会导致错误的结论.本文用ADF法来检验数据的平稳性.具体的结果如表1所示,其中D LTOUP和D LGDP表示LTOUP 和LGDP 的一阶差分,检验类型（ C, T ）分别表示用于单位根检验的模型中是否有常数项、时间趋势项.
从表1的数据我们可以看出,LTOUP 和LGDP都没有通过5%显著性水平下的ADF 检验,而D LTOUP和D LGDP通过5%显著性水平下的ADF 检验.这说明LTOUP 和LGDP存在单位根,是非平稳的时间序列,而其一介差分D LTOUP和D LGDP是平稳的.因此,不能用传统的回归分析来构建模型,可以进行变量数据的协整检验和Granger因果检验分析.
2.协整检验.在本文中主要通过Engle和Granger（1987）提出的协整检验方法.这种方法是对回归方程的残差进行单位根检验.因变量能被自变量的线性组合所解释,两者之间存在稳定的均衡关系,因变量不能被自变量所解释的部分构成一个残差序列,这个残差序列应该是平稳的.因此检验一组变量之间是否存在协整关系也就等价于检验回归方程的残差是否是一个平稳序列.首先,用OLS 方法对LGDP 和LTOUP 进行协整回归.做到到：
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