我国旅游产业经过多年的发展，尤其是经过改革开放后多年的发展，已经取得了突破性的进展。在旅游业成为极具规模的朝阳产业后，如何通过旅游产业的发展来促进宏观经济的深入发展，成为后经济危机时代的一个重要议题。
本文采用MOVAR模型（多元向量自回归模型）进行分析，分析的基础为计量经济的分析方法。通过计量经济分析，对我国旅游产业的发展对国民经济的促进作用展开具体的定量研究。
1 数据收集
1.1 数据收集
本文从三个方面来获取数据，这三个方面依次为：国际旅游发展、国内旅游发展、宏观经济发展。前两个方面是对中国旅游发展的测度，第三个方面则是对中国宏观经济发展的测度。在国际旅游发展方面，重点是从来华旅游总人数、分年龄段的来华旅游人数、旅游收入这三个方面展开统计计量。在国内旅游发展方面，重点是从国内旅游人数、国内旅游收入这两个方面展开统计计量。在宏观经济发展方面，则是从宏观经济总量、分产业的宏观经济发展总量这些角度展开统计计量。国内旅游方面的指标比国际旅游方面的指标少了分年龄段的旅游人数，是因为国内旅游的官方统计资料缺少这方面的数据。为了保证研究的时效性，我们以近期（1998~2011年）的上述三个大方面的数据作为基础数据。由于文章篇幅所限，我们在此仅对其中的部分关键指标数据进行展示，具体参见表1所示。【表1】
2 模型构建前的计量分析
2.1 数据平稳性检验
我们对获取的16项数据进行数据平稳性检验。利用计量分析软件Eviews7.2得到了此项分析结果，具体如表2所示。【表2】
从表2中的分析结果可以看出，在0.95的置信度下，所有数据均满足0阶稳定性要求，因而不再需要进行差分数据的稳定性检验。16项数据的平稳性类型主要分为两类，第一类为仅包含解释项的类型，总计为7中对象；第二类为同时包含解释项和趋势项的类型，总计有9个对象。
数据满足平稳性要求后，不再需要进行协整性检验。现进入因果关系检验环节，具体确定旅游中的哪些因素对宏观经济有因果关系，以及国际旅游和国内旅游之间的因果关系。
2.2 因果关系检验
这里，我们利用Granger因果关系检验理论，对上述满足平稳性检验的数据进行因果关系检验，具体确定旅游中的哪些因素对宏观经济有因果关系，以及国际旅游和国内旅游之间的因果关系。此处的分析依然借助计量分析软件EViews7.2完成（下同，不再赘述）。通过分析，我们得到了如下的因果关系检验结果：
2.2.1 在1阶滞后期下
此种情形下，国际游客数量、国际旅游收入、14岁及以下国际游客数量、15~24岁国际游客数量、25~44岁国际游客数量、45~64岁国际游客数量、65岁以上国际游客数量、国内游客数量与建筑业产值不存在因果关系的概率小于0.05；国内游客数量与第三产业产值不存在因果关系的概率小于0.05；国际旅游收入与国内旅游收入不存在因果关系的概率小于0.05。
2.2.2 在2阶滞后期下
这种限制下，在国际旅游与宏观经济方面，国际游客数量、国际旅游收入、25~44岁国际游客数量、45~64岁国际游客数量与建筑业产值不存在因果关系的概率均低于0.05。在国内旅游与宏观经济方面，国内游客数量与建筑业产值不存在因果关系的概率亦低于0.05。同时，在国际旅游与国内旅游方面，国际游客数量、国际旅游收入、14岁及以下国际游客数量、15~24岁国际游客数量、45~64岁国际游客数量与国内旅游总收入不存在因果关系的概率均低于0.05。
2.2.3 在3阶滞后期下
这种约束下，国际游客数量、国际旅游收入、25~44岁国际游客数量与国内生产总值不存在因果关系的概率均低于0.05。25~44岁国际游客数量、国内游客数量与建筑业产值不存在因果关系的概率亦低于0.05。国际游客数量、45~64岁国际游客数量、65岁以上国际游客数量与国内旅游总收入不存在因果关系的概率低于0.05。
2.2.4 在4阶滞后期下
此时，“国内旅游总收入”不引起“国际游客数量”变化的概率为0.0439，对应的F统计量为292.046；“国际旅游收入”不引起“国内游客数量”变化的概率为0.0098，对应的F统计量为5815.30；“14岁及以下国际游客数量”不引起“国内游客数量”变化的概率为0.0089，对应的F统计量为7042.59。结合统计学理论，在4阶滞后期下，只有上述3对变量之间存在显着的因果关系。
2.3 最佳滞后期检验
结合前述分析结果，具体确定最适合数据规律的最佳滞后期。通过计量分析，确定了“国内游客数量”对“建筑业产值”的最佳滞后期为1阶；同时确定了“国内游客数量”对“工业产值”的最佳滞后期为1阶。另外我们还确定了，“国际游客数量”、“国际游客收入”对“建筑业产值”的最佳滞后期为2阶；也确定了“25~44岁国际游客数量”、“45~64岁国际游客数量”对“建筑业产值”的最佳滞后期为2阶。
3 计量模型的构建与分析
3.1 计量模型构建
此处，我们就将采用计量分析的方法，在前述计量经济研究的基础上，从四个方向出发，来具体构建计量经济模型。注意，这里所说的四个方向就是最佳滞后期检验中确定的四对滞后期模型。由此，我们得到了下述模型：【1-4】
说明：变量Gnyksl 代表国内游客数量；变量Gjyksl 代表国际游客数量；变量Gjlvsr 代表国际旅游收入；变量Gy代表工业产值；变量 Jzy 代表建筑业产值。
上述四个模型对应的统计参数-可决系数与调整后的可决系数均大于0.95，因此，按照统计学的要求，我们认为上述四个模型的成立是显着的。第一个模型是从国内旅游与建筑业的互动角度出发，构建的1阶滞后期VAR模型。第二个模型是从国内旅游与工业的互动角度出发，构建的1阶滞后期VAR模型。第三个模型是从国际旅游角度出发对其与建筑业的关系构建的VAR模型。第四个模型是从国际游客年龄构成角度出发对其与建筑业的关系构建的VAR模型。由于构建的模型较为复杂，因此，我们采用脉冲分析的方法对其进行具体的深入分析研究。
3.2 计量模型的分析
3.2.1 第一个模型的脉冲分析
借助于计量分析工具（Eviews7.2），我们得到了国内游客数量、建筑业产值对国内游客数量的脉冲响应结果。通过图形分析，我们确定国内游客数量的小幅增加会导致建筑业产值的线性增长，这种增长关系基本保持稳定，基本不出现波动。与此同时，我们也确定了国内游客数量的变动会导致其自身出现非对称的V字形变动。其V字形的最低点在第三个周期附近，这就反映出，国际游客数量的小幅变动在短期内会抑制其自身的增长，但是从长期来看，其主要贡献还是上升式的发展。
3.2.2 第二个模型的脉冲分析
如法同上，我们得到了国内游客数量对工业产值的脉冲响应结果。通过图形分析，我们确定国内游客数量的小幅增加会导致工业产值的线性增长，这种增长关系基本保持稳定，虽有小幅波动，但是不影响其增长式发展的基本面。
3.2.3 第三个模型的脉冲分析
通过脉冲分析，我们得到了国际游客数量、国际旅游收入对建筑业产值的脉冲响应结果。通过图形分析，我们确定国际游客数量的小幅增加会导致建筑业产值的小幅波动时式增长，这种增长关系基本保持稳定，但是幅度过于轻微。与此同时，我们发现，国际旅游收入的微小波动会直接导致建筑业产值迅速下滑，且这种下滑趋势随着时间的推移有加重的趋势。
3.2.4 第四个模型的脉冲分析
利用如上的脉冲分析方法，我们得到了25岁至44岁国际游客数量、45岁至64岁国际游客数量对建筑业产值的脉冲响应结果。通过图形分析，我们确定25岁至44岁国际游客数量的小幅增加会导致建筑业产值的线性式增长，这种增长关系基本保持稳定，但是幅度不大。与此同时，我们发现，45岁至64岁国际游客数量的微小波动会直接导致建筑业产值迅速下滑，且这种下滑趋势随着时间的推移有加重的趋势。这在一定程度上反映出，我国国际游客旅游中中年国际游客对我国国际旅游的贡献作用巨大，而青年国际游客对我国国际旅游的贡献作用相对较低。
4 结语
本文采用计量经济的分析方法，主要是采用数据平稳性分析、因果关系检验、最佳滞后期等一系列计量经济分析，确定了四对因素之间具有显着的统计学相关关系。通过构建最符合其规律的VAR模型，确定了国内旅游、国际旅游与宏观经济之间的互动关系。通过对这些互动性模型的分析，确定了国际旅游和国内旅游发展对我国工业发展的促进作用是显着的，但是这种促进作用较为单一，主要是集中在建筑业的发展方面。
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