城鎮人口老齡化與國內旅游消費

徐曉娜

內容提要：我國城鎮人口老齡化水平不斷加快，老年群體的旅游消費規模也在逐年增加，旅游已經成為老年人提升生活質量的重要消費方式。本文以我國1994-2013年的年度數據為基礎，采用VAR模型對國內旅游消費與城鎮人口老齡化之間的關系進行實證分析，并運用脈沖響應函數和方差分解方法探析城鎮人口老齡化對國內旅游業發展的影響。從長期趨勢看，城鎮人口老齡化對國內游客人次的累積效應大于對國內旅游總花費的累積效應，這表明城鎮人口老齡化與國內游客人次之間存在顯著的長期穩定的正向關系，但城鎮人口老齡化和國內旅游總花費之間的長期趨勢并不顯著；城鎮人口老齡化對國內游客人次的預測方差貢獻度顯著，而對國內旅游總花費的預測方差貢獻度相對較小。

關鍵詞：城鎮人口老齡化；國內旅游消費；VAR模型；脈沖響應分析；方差分解

中圖分類號：F5903文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2017）01-0165-05

人口的消費需求在很大程度上取決于其收入水平，但在收入水平一定的情況下，人口結構的變化在一定程度上影響總消費需求。由于平均預期壽命的提高以及生育率的持續下降，我國老年人口消費增加的速度將快于人口增長速度[1]，老年人旅游消費需求正在向高層次、高質量、個性化、多元化的方向發展，旅游已經成為老年人提升生活質量的重要消費方式。無論基于人口效應還是消費效應，城鎮人口老齡化對國內旅游消費都存在影響，本文試圖通過實證來驗證并預測這種影響效應，并采用VAR模型分析城鎮人口老齡化對國內旅游消費的當期和未來的影響。

一、研究方法與數據來源

（一）研究方法

非結構建模的向量自回歸（VAR）模型采用多方程聯立的形式，內生變量在模型的每一個方程中對模型的全部內生變量的滯后值進行回歸，將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型，進而估計全部內生變量的動態關系。因此，VAR模型能提供豐富的結構，可以捕捉到數據的特征，在預測方面比傳統的結構模型更準確，可為動態地研究變量之間的關系提供很好的思路。VAR模型的一般數學表達式為：

Yt=α+∑pi=1AiYt-i+∑rj=1BjXt-j+εt（1）

其中，Yt是n維內生變量向量；Xt是m維外生變量向量；p和r分別為內生變量和外生變量的滯后階數，一般可根據AIC、SC準則和LR檢驗來確定；Ai（i=1，2，…，p）和Bj（j=1，2，…，r）分別為待估計的參數矩陣；εt為隨機擾動向量，且滿足cov（εt，εs）=0（t≠s）。

（二）變量與數據說明

旅游花費和游客人次既是衡量旅游消費的重要指標，也是旅游統計的重點統計內容。本文采用國內旅游總花費（TH）（已通過旅游消費價格指數換算為實際值，上年=100）和國內游客人次（TC）來衡量國內旅游消費水平，用65歲及以上城鎮老年人口占城鎮總人口的比重（PO）作為衡量城鎮人口老齡化水平的變量（該變量依據全國65歲及以上人口數量、城鎮總人口、城鎮人口比重換算得出），數據來自《中國統計年鑒》、《中國人口統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》，樣本均取自1994-2013年年度數據。考慮到對時間序列數據取對數后減少數據波動和異方差的存在，本文在實際分析時采用各變量的對數值，分別用LTH、LTC、LPO表示自然對數的國內旅游總花費、自然對數的國內游客人次、自然對數的城鎮人口老齡化水平。

二、實證分析

（一）變量的平穩性檢驗

變量的平穩性是VAR模型估計的基礎，構建無約束的VAR模型的前提條件是變量為平穩的時間序列。本文運用Stata120軟件分別對序列LTH、LTC、LPO采用ADF單位根檢驗法來檢驗時間序列數據的平穩水平，結果如表1所示：LTH、LTC、LPO時間序列在5%的顯著水平上均是非平穩序列；對其進行一階差分后進行ADF檢驗，結果表明這三個序列在5%的顯著水平上，序列是平穩的。因此，可以判斷這三個序列均是一階單整I（1），可以建立VAR模型[2]。

進一步對建立的VAR模型進行穩定性檢驗，所設定的VAR模型所有根模的倒數都小于1，即位于單位圓內，說明VAR模型穩定且整體擬合度較高，保證了脈沖響應分析的有效性。經檢驗殘差序列無自相關，并經White異方差檢驗顯示不存在異方差，且服從正態分布，結果表明VAR模型具有有效性，可以進一步進行脈沖響應分析[3]。

（三）脈沖響應分析

為了研究城鎮人口老齡化對旅游消費水平的動態影響關系，需要在已建立的VAR模型的基礎上利用脈沖響應函數來分析兩者之間的沖擊影響程度。脈沖響應函數是用時間序列模型來分析影響關系的一種思路，用于衡量來自新息的一個標準差沖擊對變量當前和未來的影響軌跡，并通過VAR模型的動態結構傳導給其他所有內生變量，能夠比較直觀的刻畫出變量之間的動態交互作用及其效應。本文采用Cholesky分解方法，利用已建立的VAR模型，分別給LTH、LTC一個標準差沖擊，得到正交化的脈沖響應函數，將沖擊響應期設為20期，考慮在未來20期內國內旅游總花費和國內游客人次分別對城鎮人口老齡化水平的動態響應軌跡。響應結果如圖1、圖2所示。在圖1中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數，縱軸表示國內旅游總花費對城鎮人口老齡化的響應程度，實線表示脈沖響應函數，陰影表示正負兩倍標準差偏離帶。在圖2中，橫軸表示同圖1，縱軸表示國內游客人次對城鎮人口老齡化的響應程度，實線表示脈沖響應函數，陰影表示正負兩倍標準差偏離帶。

首先，分析國內旅游總花費對城鎮人口老齡化的響應情況和響應路徑。由圖1可以看出國內旅游總花費對城鎮人口老齡化的一個標準差新息的沖擊不管是在短期還是長期都有正向響應，短期沖擊明顯，未來長期趨于穩步提高。具體的響應軌跡是：隨著城鎮人口老齡化的提高在開始階段就對國內旅游總花費產生了正向的沖擊，城鎮人口老齡化提高1個百分點，國內旅游總花費大約上升0029個百分點。此后沖擊力度逐年穩步增強，對國內旅游總花費的增長保持持續的正向拉動效應，這種拉動效應比較穩定，而且正向效應持續的時間也更長。進一步觀察追蹤期期間的城鎮人口老齡化對國內旅游總花費增長的累積效應[4]，可以看到在5年、10年和20年的累積效應影響分別為0162、0349和0805，這表明城鎮人口老齡化提高一個百分點，將導致國內旅游總花費分別在5年、10年和20年累積提高0162、0349和0805個百分點。從以上的分析可以得到這樣的結論：城鎮人口老齡化的加速在整個考察期內對國內旅游總花費的增長有正向影響[5]，從未來長期看這種影響有穩定增長趨勢。

其次，考察國內游客人次對城鎮人口老齡化變量的標準差新息的響應情況和響應路徑。從圖2可以看出國內游客人次對于城鎮人口老齡化增長的脈沖響應模式與國內旅游總花費對于城鎮人口老齡化增長的脈沖響應模式上都趨于穩定的正向響應，但在脈沖響應的時間軌跡和沖擊力度上存在差異。在第1年，國內游客人次對來自城鎮人口老齡化的一個正沖擊立即有正向影響，大小約為0017，也即城鎮人口老齡化提高一個百分點，國內游客人次將提高0017個百分點，影響小于國內旅游總花費對城鎮人口老齡化沖擊的反應。此后沖擊力度逐年穩步增強，對國內游客人次的增長保持持續的正向拉動效應，這種拉動效應比較穩定，而且正向效應持續的時間也更長。通過分析觀察期的累積效應，發現城鎮人口老齡化對于國內游客人次在5年、10年和20年的累積效應影響分別為 0140、0349和0954。這表明，城鎮人口老齡化提高一個百分點，將導致國內游客人次分別在5年、10年和20年累積提高0140、0349和0954個百分點。與城鎮人口老齡化對國內旅游總花費的累積效應比較，城鎮人口老齡化對國內游客人次的影響在前10年比較小，但從11年以后累積效應逐年比對國內旅游總花費的累積效應大，這說明城鎮人口老齡化與國內游客人次之間存在顯著的長期穩定的正向關系，但城鎮人口老齡化和國內旅游總花費之間的長期關系并不顯著。這說明未來伴隨著人口老齡化比重的增加，國內游客人次將不斷上升，而這種由人口老齡化所拉動的國內游客人次的上升卻并沒有給國內旅游總花費帶來顯著的影響。

（四）方差分解

下面利用預測方差分解技術來分析城鎮人口老齡化對國內旅游消費水平的相對貢獻率。與脈沖響應分析不同，預測誤差方差分解技術可將系統的預測均方誤差分解成系統中各變量沖擊所作的貢獻。因此，方差分解給出的是每一隨機新息對VAR模型影響的相對重要性。比較這個相對重要性新息隨時間的變化，可以估計出該變量的作用時滯和相對效應的大小[6]。本文通過方差分解方法分析城鎮人口老齡化對國內旅游消費水平的解釋程度，方差分解結果見表3。對國內旅游總花費的方差分解結果表明國內旅游總花費的變動主要是受自身沖擊的影響：在第1期達到9297%，隨后有隨時間下降的趨勢，但下降幅度并不大，第20期也在76%左右。而來自城鎮人口老齡化的沖擊對國內旅游總花費變動的貢獻率在第2期僅為703%，也即國內旅游總花費的預測方差的703%由城鎮人口老齡化的變動來解釋。這說明城鎮人口老齡化的變動在初期對國內旅游總花費的影響并不顯著，這種影響將隨時間推移逐漸增大，在第20期達到2379%。由以上分析可以看出國內旅游總花費的變動主要由其自身的變動來解釋，但城鎮人口老齡化的變動對其變動存在一定的影響。

從表3可以看到城鎮人口老齡化對國內游客人次波動的沖擊（即對預測誤差的貢獻）開始不明顯，第2期僅為568%，但此后逐年上升，第8期相對貢獻率已達到5506%。這表明從未來長期趨勢來看，城鎮人口老齡化對國內游客人次變動的影響較大，從第18期開始對國內游客人次變動的解釋已達到80%。與城鎮人口老齡化對國內旅游總花費變動影響相比較，其影響程度明顯要大很多，這與前面的脈沖響應分析的結果相一致。

三、結論及啟示

本文利用1994-2013年全國的時間序列數據，建立了城鎮人口老齡化與國內旅游總花費和國內游客人次之間的VAR模型，利用脈沖響應分析和方差分解分析預測城鎮人口老齡化與國內旅游消費的動態響應關系，主要研究結論總結如下：

第一，國內旅游總花費對于城鎮人口老齡化增長的脈沖響應模式與國內游客人次對于城鎮人口老齡化增長的脈沖響應模式上都趨于穩定的正向響應，但在脈沖響應的時間軌跡和沖擊力度上存在差異。與城鎮人口老齡化對國內旅游總花費的累積效應比較，城鎮人口老齡化對國內游客人次的影響在未來10期比較小，但從11期以后累積效應逐年比對國內旅游總花費的累積效應大，這說明城鎮人口老齡化與國內游客人次之間存在顯著的長期穩定的正向關系，但城鎮人口老齡化和國內旅游總花費之間的未來長期關系并不顯著。

第二，在方差分解中，國內旅游總花費的變動主要由其自身的變動來解釋，但城鎮人口老齡化的變動在初期對國內旅游總花費的貢獻并不顯著，這種影響將隨時間推移逐漸增大。而城鎮人口老齡化對國內游客人次波動的沖擊在第2期僅為568%，但此后將逐年上升，第8期相對貢獻率已達到5506%。與城鎮人口老齡化對國內旅游總花費變動影響相比較，其未來的影響程度更顯著，這與脈沖響應分析的結果是相一致的。

上述實證分析預測表明無論是短期還是長期，城鎮人口老齡化對國內旅游消費均存在影響；從長期趨勢看，隨著城鎮人口老齡化程度的加劇，這種沖擊對國內旅游人次的影響較旅游花費效果更顯著。一方面，20世紀50、60年代生育高峰出生的人口正在或即將步入老年，中國的老齡人口將迎來增長高峰，這一龐大的老年群體文化程度普遍提高，越來越多的老年人擁有自己的經濟來源，其消費觀念和生活方式發生了變化，加之有更多的閑暇時間，許多老年人選擇外出旅游，未來老年人的旅游消費規模潛力巨大，從人口效應角度進一步解釋了城鎮人口老齡化對旅游消費的長期影響趨勢是顯著的；另一反面，城市老年人出游比例在增加，而旅游花費卻相對較少，老年人口的代際效應也會對旅游消費產生影響。由于生活在不同時代的老年人口的消費需求具有很強的異質性，而旅游市場并未適應老齡化形勢，對老年群體這一“藍海市場”缺乏老齡化思維，導致旅游市場規劃、旅游產品開發和旅游服務提供過程中缺少針對老年人群的個性化、定制化產品和服務，產品開發滯后成為介于老年旅游需求與購買決策之間的“瓶頸”[7]。這種在旅游業發展中的“年齡歧視”在很大程度上制約了老年人的旅游活動參與度，制約了對老年人旅游消費需求的滿足。國家旅游局日前已出臺了《旅行社老年旅游服務規范》，這為老年人外出旅游提供了安全保障的同時，更加需要旅游業積極應對人口老齡化，堅持“老齡思維”，不斷解決老齡需求與老齡產品和服務之間不相適應的矛盾，以滿足老齡人口日益多元、高層次的精神需求。

參考文獻：

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[7]榮飛瓊， 張曉燕.我國人口老齡化與老年旅游的新發展[J].西北人口，2016（4）： 63-65.

Abstract：At present， the level of urban aging in China has been accelerating， while the tourism consumption of the elderly population is increasing year by year. Tourism has become an important way to improve old people′s quality of life. An empirical study has been completed by using the related time series data from 1994 to 2013 and a VAR （Vector Autoregressive） model is constructed based on reflecting the dynamic relationship between urban aging and the domestic tourism consumption level. Based on VAR model， with impulse response function and variance decomposition analysis， this paper analyzes the dynamic effects of the urban aging on the domestic tourism. The cumulative effect of urban aging on domestic tourists trips arrivals is greater than the cumulative effect of the total cost of domestic tourism， indicating that there is a significant long-term stable positive relationship between urban aging and domestic tourists trips arrivals， but the long-term relationship between urban aging and the total domestic tourism spending is not significant； the aging of urban population plays an important role in the predictive variance of domestic tourist arrivals， but the aging of the urban population is relatively small in the variance of the prediction of the total cost of domestic tourism.

Key words：urban aging； domestic tourism consumption； VAR model； impulse response analysis； variance decomposition

（責任編輯：關立新）