美国的旅游经济因果关系外文翻译资料

 2022-05-17 10:05

The Tourism–Economy Causality in the United States: A Sub-industry Level Examination

ARTICLE in TOURISM MANAGEMENT · AUGUST 2009

The tourism–economy causality in the United States: A sub-industry level examination

Chun-Hung (Hugo) Tang a,*, SooCheong (Shawn) Jang b,1

a School of Hotel and Restaurant Administration, Oklahoma State University, 210 HESW, Stillwater, OK 74078, USA

b Department of Hospitality and Tourism Management, Purdue University, 700 W. State Street, West Lafayette, IN 47907-2059, USA

a r t i c l e i n f o

Article history:

Received 24 November 2007

Accepted 21 September 2008

Keywords:

Tourism performance Economic growth Cointegration Granger causality

a b s t r a c t

This study analyzes the relationships between the performance of four tourism related industries (airlines, casinos, hotels, and restaurants) and GDP in the U.S., using cointegration and Granger causality tests. The results show no cointegration between economic growth and industry performance in the U.S. This suggests that mechanisms to increase the revenue of tourism related industries can potentially be successful in the long-run, even in the face of sustained economic stagnation. The results also indicate a temporal causal hierarchy among industry performance, which could be a good tool for timing and prioritizing the allocation of resources among industries to ensure better overall tourism and economic outcomes. Investors and managers could also use this temporal hierarchy to identify the best timing for investments and business strategies by observing performance trends of industries higher on the temporal hierarchy.

copy; 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved.

  1. Introduction

Because of the potential economic benefits of tourism, such as increases in foreign exchange earnings, income, employment and taxes (Archer, 1995; Balaguer amp; Cantavella-Jorda, 2002; Dritsakis, 2004; Durbarry, 2002), many governments have engaged in tourism development for the purpose of promoting economic growth (Mill amp; Morrison, 2002; Sahli amp; Nowak, 2007). However, empirical studies have shown inconsistent or even contradictory results regarding the tourism-led economic growth hypothesis. For example, Dritsakis (2004) found a bi-directional causal relationship in Greece; Kim, Chen and Jang (2006) reported a bi-directional causality in Taiwan; and Oh (2005) discovered economy-driven tourism growth in Korea.

Considering that these empirical studies are based upon different countries, the inconsistent results may be a reflection of the country effect. Because countries could be different in terms of the weight of tourism in the overall economy (Oh, 2005), the size and openness of the economy (Kim et al., 2006), and the production capacity constraints (Dwyer, Forsyth, Madden, amp; Spurr, 2000), the tourism–economy relationship could also differ from one country to another. Costello (1993) also concluded that a substantial

* Corresponding author. Tel.: thorn;1 405 744 7110; fax: thorn;1 405 744-6299.

E-mail addresses: tang.hugo@gmail.com (C.-H.(Hugo) Tang), jang12@purdue. edu (SooCheong(Shawn) Jang).

1 Tel.: thorn;1 765 496 3610; fax: thorn;1 765 494 0327.

0261-5177/$ – see front matter copy; 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved. doi:10.1016/j.tourman.2008.09.009

fraction of changes in annual productivity could be attributed to nation-specific factors. The diverse relationships between tourism growth and economic development in different country settings (Balaguer amp; Cantavella-Jorda, 2002; Dritsakis, 2004; Kim et al., 2006; Oh, 2005) found in existing empirical studies further support the influence of country effect.

The U.S. tourism industries are among the largest employers in the country and generate the largest tourism receipts in the world (World Tourism Organization, 2006). Tourism has created more than 7.5 million jobs and generates $104.9 billion in taxes (Amer- ican Hotel amp; Lodging Association, 2006). Nevertheless, little e

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美国的旅游经济因果关系

关键词:

旅游绩效;经济增长;Cointegration Granger因果关系

摘要:本文运用协整和Granger因果关系检验方法,分析了美国四个旅游相关产业(航空公司、赌场、饭店、饭店)与GDP之间的关系。结果表明,美国经济增长与产业绩效之间没有协整关系,这表明,从长期来看,即使在经济持续停滞的情况下,增加旅游相关产业收入的机制也可能是成功的。研究结果还表明了行业绩效之间的时间因果层级,这可能是一个很好的工具,以时间和优先级的资源分配在行业之间,以确保更好的整体旅游和经济成果。投资者和管理者也可以使用这种时间层次结构,通过观察在时间层次上更高的行业的业绩趋势来确定投资和商业策略的最佳时机。

1、引言

由于旅游业潜在的经济效益,如外汇收入、收入、就业和税收的增加(阿切尔,1995;巴拉盖尔和坎塔维拉乔达,2002;DristaKIS,2004;DurbaRy,2002),许多国家政府为了促进旅游业的发展而从事旅游业的发展。经济增长(Mr amp;墨里森,2002;Sauli amp;诺瓦克,2007)。然而,实证研究表明,旅游主导的经济增长假说不一致或甚至矛盾的结果。例如,DRITSAKIS(2004)在希腊发现了双向因果关系;基姆、陈和Jang(2006)在台湾报告了双向因果关系;OH(2005)发现了韩国经济驱动的旅游增长。

考虑到这些实证研究基于不同的国家,不一致的结果可能是对国家效应的重新审视。由于各国在整体经济中的旅游权重(OH,2005)、经济的规模和开放性(基姆等人,2006)和生产能力约束(Dwyer、福塞斯、MADEN、SpRR,2000)不同,旅游经济关系也可能不同。一个国家到另一个国家。科斯特洛(1993)也得出结论:美国旅游业是全国最大的雇主,并在世界上创造了最大的旅游收入(世界旅游组织,2006)。旅游业创造了750万多个就业机会,并创造了1049亿美元的税收(AMI)旅馆和住宿协会,2006。然而,对美国旅游与经济关系的研究还不多,对美国旅游经济关系的研究,不仅有助于加深对美国旅游业与经济互动的认识,而且有助于进一步认识旅游业与经济的关系。在发达经济体的背景下,LD也为考察旅游经济关系提供了机会。存文献中不一致的结果也可能来自于将所有与旅游有关的企业视为同质产业。不同于由提供类似商品和服务的RMS组成的其他行业,旅游业更像是一个“系统”(Mulle amp;墨里森,2002),它包含了各种不同类型的企业和组织,如住宿设施、航空公司、餐馆。NTS和赌场(美国酒店与住宿协会,2006)。这些旅游企业可能因不同的时间或幅度而对不同的经济事件产生不同的反应,尽管与旅游业有关。施马伦塞(1985)也指出产业效应是影响企业竞争力的最重要因素,进一步表明企业绩效也因行业而异。因此,当旅游相关产业汇集在一起时,他们可能会与整体经济互动作为一个投资组合,其整体表现受个体产业的权重和绩效的影响。这可能会导致旅游业投资组合与整个经济之间的关系不稳定,因为各个行业的权重和表现可能不同。因此,研究亚产业层面的旅游经济关系,可以对经济发展与旅游业发展的动态性产生更为精确的结果。此外,由于现有的研究主要集中在旅游业整体增长与经济发展之间的关系上,本研究还通过考察旅游业在亚产业层面的因果关系,在文献中进行了研究。

本研究还旨在确定一个时间因果层次结构,在旅游业的表现中直到最近,工业周期研究主要依赖于宏观经济变量(CHII,2003年;GuZVA和Pigiavas,2004年;惠顿&RoSoFF,1998年)。从相关产业中提取线索,产业绩效的时间层次可以作为预测产业绩效转折点的更简单、更可靠的选择。因此,本研究的双重目标是:考察旅游产业增长与经济增长的关系,探讨旅游产业增长之间的相互关系。

2、文献综述

分析经济增长与旅游发展之间的关系是近年来旅游文献中的一个热门话题(基姆等,2006年)。然而,尽管时间序列技术作为研究方法的共同选择,研究者们已经达到了混合的和有时是一致的结果。从出口导向型经济增长假说出发,巴拉格尔和Cantavella Jorda(2002)通过协整和因果检验检验并验证了旅游主导型经济增长假说。通过二元向量自回归模型,OH(2005)研究了韩国国内生产总值(GDP)与总旅游收入的关系。他没有发现长期均衡,而是单向的因果关系,经济驱动的旅游增长。当将他的研究与巴拉格尔和Cantavella Jorda(2002)进行比较时,OH(2005)指出,旅游主导的经济增长可能不适用于除西班牙之外的其他国家,旅游业在经济中起着重要的作用,占GDP的5.9%。使用类似的方法,但不同的代理(游客到达)旅游扩张,基姆等人的(2006)基于台湾数据的研究产生了相反的结果,从OH的(2005):长期均衡和双向因果关系之间的经济发展和旅游扩张。考虑到台湾和韩国在经济发展和旅游业在经济中的作用是相似的,2个这样的结果是出乎意料的。基姆等人。(2006)解释了差异可能来自经济规模,台湾对旅游需求的敏感程度相对较小。因此,对于基姆等人的(2006)论证,研究美国旅游经济关系也是值得的。

据世界旅游组织统计,韩国人均旅游收入为125美元,台湾人均收入为178美元。基于CIA的世界事实数据,韩国估计2006的人均GDP为24200美元,台湾为29000美元。因此,韩国的旅游收入/ GDP比率为0.52%,台湾为0.61%。一个相对较小的角色,但经济规模很大。本研究通过对美国旅游相关产业的调查,为了解发达国家旅游业与经济的互动关系提供了一个契机.将旅游视为一个具有类似服务和商品的单一行业可能是现有研究结果不一致的另一个原因。由于个体旅游相关产业与经济发展有着不同的关系,旅游业与经济发展之间的整体关系取决于经济发展与个体经济绩效之间的联系的权重和强度。S -尝试。尽管没有实证研究行业层面的旅游-经济关系,但陈(2007)对旅游业GDP与股票价格关系的研究可以为旅游业绩效之间的互动提供一个指示。奥特尔斯、航空公司和旅行社)和经济发展。在调查的关系——旅游fiRMS在台湾和中国的经济发展和股票价格之间的船,陈(2007)的研究结果表明,旅行社的股票价格显示中国GDP的长期均衡而酒店不。酒店、航空公司、旅行社和GDP之间的因果检验也显示出不同的结果。虽然陈RMS的数量并不代表整个产业,但2007年的研究表明,经济发展与产业绩效之间的相互作用可能因产业而异。因此,个别旅游业可能与GDP有着不同的因果关系。旅游与经济的关系发展,本研究旨在建立旅游相关行业之间的关系,以努力提供一种替代的产业周期预测方法。有几个研究集中于预测旅游相关行业的行业绩效,如餐饮业(CUI,1999),酒店业(CUI,2003;惠顿和RoSoFF,1998),以及航空业(GuZVA和Pigiavas,2004)。在短期内,旅游业的发展预计会落后于经济,因为与制造业不同的是,他们的供给不能根据需求的变化而迅速调整(科尔盖尔,2004)。惠顿和Rossoff(1998)的实证研究支持了这一理论,表明酒店需求的循环频率与经济一样高,而供应则跟随投资的较慢。然而,这些研究通常侧重于利用宏观经济因素,如GDP,作为预测单个行业的商业周期或单个事件的经济冲击的指标。因为这些行业都与旅游业有关。

受旅游者入境等外部因素的影响,与一般经济相比,其绩效应具有较高的相关性。因此,相关行业的时间序列应该比不相关行业更能预测特定行业的周期。通过建立相关产业相互作用模式的时序,还可以通过考察相关产业的周期,除经济指标外,还可以预测产业周期。

3、数据和计量经济分析

3.1.数据

美国旅馆业协会(2006)指出,与旅游业有关的行业有15个。然而,为了获得一个有意义的样本量,仅选择具有大量上市公司的行业进行分析。因此,包括四个行业:航空公司(航空公司)、赌场(赌场)、酒店(酒店)和餐馆(休息)行业。这四个旅游相关产业是由以同样的商业性质来组织NICS德内德工业。表1列出了每个行业的详细组成。陈(2007)在衡量旅游产业绩效的基础上,构建了基于旅游市场价格的价值加权旅游价格指数。然而,除了目前的业绩外,股票价格通常也包含投资者对公司未来业绩的看法,这需要对未来现金流和适当的折现率进行估计。在这项研究中,我们采用了更直接的方法来衡量行业绩效的产业销售收入的聚集,以避免可能造成的失真预测未来的现金一百四十一百二十一百八十六十四十二十零82 84 86 86 90 92 92 94 96 98 00 02 04汇率和贴现率。行业聚集的收入是空气通过计算所有个人赌场的销售收入计算NIES在同一行业。旅游季度销售数据酒店休息相关公司是从CopyStAT数据库收集的最近25年期间(1, 1981季度至4, 2005季度),以衡量旅游相关产业的发展。季节性未经调整的季度国内生产总值(GDP)被用来作为美国一般经济发展的代表,GDP和总工业销售收入不随季节性而调整,因为我们希望尽可能多地保留信息,我们也对夏尔感兴趣。T项因果关系。

如图1所示,来自CopyStAT的数据显示,餐饮业拥有最大数量的RMS,其次是赌场、航空公司和酒店业。RMS的数量可能不能准确地反映工业的规模。因此,我们检查了总的行业销售收入。如图2所示,航空业是最大的产业,其次是餐馆、酒店和赌场行业。当销售时间序列呈现RST差异时,时间趋势消失。这表明,RST差分时间序列可以是平稳的。

表2的上三角相关系数表明,当以总销售额衡量时,工业的发展高度相关。然而,当产业发展以增长率为代表时,产业之间的某些关联就变得不显著。这样的结果意味着

图1。rms数的时间趋势。

表3。当Edvices(1995)指出,DICKEY—Full检验假设误差是独立的且具有恒定的方差,而Piels- Pelon测试允许对误差分布的相当温和的假设。测试结果表明,销售收入时间序列是非平稳的,但相对较差的时间序列是平稳的。

当考虑多个系列在一起时,并不总是清楚在该系列之间是否存在因果关系,如果是的话,这些关系的方向是什么。允许检查这些关系的统计方法之一是向量自回归(VAR)模型,它对称地处理所有的变量,而不对序列的时间路径之间的因果关系进行任何限制。

使用约翰森(1991)开发的方法学,采用基于VaR的协整检验来检验变量间长期关系的可能性。在这个过程中,将具有k个非平稳I(1)时间序列(Eq.(1))的p阶VaR作为RST差分时间序列的VaR(Eq.(2))重写,如下所示:一种确定的趋势可能存在并被一些共享。

总行业销售时间序列。此外,增长率还反映了产业间的相互作用,而不存在产业间的相互作用。钇铝石榴石②ApYT-P-1P 3T(1)确定的时间趋势。

其中R是协整方程的假设数,Li是COEF矩阵的最大特征值,T是估计的样本量。如果协整检验显示.

例如,国内生产总值和空气是协整的,我们可以说,经济发展和航空工业的业绩往往在一起,从长远来看,同时经历短暂的短暂偏离这个长期的关系。

由于本研究假设个体产业与GDP之间的关系可能是不同的,因此协整检验是在GDP和各个行业之间进行的。对产业间的两两协整进行了检验。水平销售时间序列用于协整检验。采用施瓦兹贝叶斯准则(SBC)确定成对VAR模型的最优滞后长度。虽然AKAIKE信息标准(AIC)和SBC是常用的选择标准模型,但SBC被认为对本研究具有一定的优势。SBC的构造允许它选择一个比AIC更为复杂的模型。SBC也具有优越的大样本性质(恩德,1995)。当样本大小接近于SUN时,SBC是渐近一致的,而AIC偏向于选择一个过参数化模型。表4中的结果表明,只有航空业与GDP的协整弱,而GDP与其他旅游相关产业之间没有长期均衡。旅游相关产业也没有长期均衡。研究结果表明,从长远来看,旅游业与经济的发展是不相辅相成的。

3.3. 由于两个时间序列之间没有协整性,非平稳Granger因果检验和结果

RST差异时间序列为表3单位序列的单位根检验。可变销售收入第一次差异测试中包含截距和线性趋势。用施瓦兹贝叶斯准则的最低值选择括号中的最佳滞后。菲利普斯-珀龙检验是基于OLS AR谱估计方法的。然后通过格兰杰因果检验检验了四个行业和GDP。该方法最适合于确定一个变量的滞后是否进入另一个变量的等式(Enter,1995)。Granger因果检验采用了传统的F检验,以检验国外滞后变量在VAR模型规范中没有显著的限制。例如,如果我们想检验模型中的Granger是否导致GDP,那么所有GDP中的空气滞后变量的联合系数都应该用F统计量来检验。用SBC准则确定了合适的VAR模型参数(滞后长度)。表5的结果表明从GDP到四个旅游业的单向因果关系。三个单向因果关系的行业之间观察到:从空气到赌场,从空气到酒店,从酒店到休息。酒店和赌场之间存在双向因果关系。这些结果对不同的滞后选择具有鲁棒性。结果表明,美国旅游业在短期内经济发展总体上与经济发展缺乏长期均衡,但由于缺乏协整性。认为旅游收入仅占美国GDP的0.58%,其结果支持了OH(2005)的观点,即当旅游只是GDP的一小部分时,这种关系更可能是经济驱动的旅游增长。这一经济驱动的旅游业增长也符合Corgel(2004)的论点,即酒店周期滞后于经济周期,因为供应不能很容易地调整以适应需求的变化。尤其是酒店和航空业,其主要产品,如房间夜和座位英里,是绑在一起的。固定资产对于决策者来说,结果表明,为经济发展分配有限的资源可以刺激旅游业在短期内的增长。对于从业者来说,单向从GDP到工业的因果关系表明,在考虑工业短期投资或短期战略时,应考虑整体经济。更积极的是,由于行业的业绩跟踪经济,实践工作者可以从经济中得到提示,以便更好地实施他们的战略实施或对经济的反应。

当Granger因果检验的结果在图3中被图形化时,旅游业的表现出现了时间因果层次(RAO,2007)。等级制度从航空业开始,向酒

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