國內城鎮(zhèn)居民旅游消費的計量經(jīng)濟學研究.doc

何青梅 企業(yè)管理 100715國內城鎮(zhèn)居民旅游消費的計量經(jīng)濟學研究1. 目的：本文根據(jù)國內城鎮(zhèn)居民人均可支配收入及其旅游消費的特點，運用計量經(jīng)濟的方法建立了相應的回歸模型。通過對模型的研究，分析了影響國內城鎮(zhèn)居民旅游消費的主要因素及其存在的相關性，同時該模型還可以用于對未來的旅游消費情況進行預測，為制定未來的旅游消費政策提供依據(jù)。2. 理論依據(jù)及模型：近年來，旅游消費在很多國家（包括中國在內）發(fā)展很快，已成為消費熱點和新的經(jīng)濟增長點。隨著我國改革開放政策的深入貫徹，我國國民經(jīng)濟的發(fā)展突飛猛進，國內生產(chǎn)總值日益增加，居民的人均收入水平越來越高，生活質量也得到了很大的改善。人們不再一味追求溫飽，而是試著尋求高質量的生活享受。由此，旅游消費作為一種非基本需求的較高層次的消費支出逐漸成為人們的主要休閑方式。我國旅游業(yè)的發(fā)展一直遵循“適度超前”的原則，立足于開發(fā)國內旅游市場，國內居民旅游逐漸在我國的旅游市場上占據(jù)主導地位。而國內居民旅游消費支出的增加也帶動和刺激了我國國民經(jīng)濟的發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)成為我國新的經(jīng)濟增長點。進入21世紀后，我國的旅游業(yè)保持著高速的發(fā)展態(tài)勢，市場前景極為廣闊。據(jù)統(tǒng)計，我國旅游消費占國內生產(chǎn)總值的比例由1994年的2.189%上升為2004年的3.45%，這充分說明旅游業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位日益重要，并且已經(jīng)成為我國目前經(jīng)濟發(fā)展面臨的新課題和拉動國內需求的新機遇。在我國的旅游消費群體中，主要消費群體為城鎮(zhèn)居民。由此可見，研究國內城鎮(zhèn)居民的旅游消費狀況具有重要的現(xiàn)實意義。本文主要采用計量經(jīng)濟模型對國內城鎮(zhèn)居民旅游消費情況進行分析和預測。計量經(jīng)濟學主要研究的是一種經(jīng)濟預測方法，即把經(jīng)濟理論、數(shù)學公式和概率統(tǒng)計等相關理論知識結合起來，用以發(fā)現(xiàn)和總結實際經(jīng)濟活動中的數(shù)學規(guī)律，預測未來的發(fā)展情況和進行政策規(guī)劃。計量經(jīng)濟模型就是應用計量經(jīng)濟方法建立起來的模型，對于單一方程來說其一般形式如下： （1） Yi=1+2X2i+3X3i+4X4i+i在這里：Yi是因變量； X2i，X3i，X4i 是自變量； i 是誤差項計量經(jīng)濟模型的建立主要依靠歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，然后應用最小二乘法得出相關的回歸模型。本文結合我國1995年2009年的實際旅游消費情況，試圖建立一個回歸模型來探討人均旅游消費與人均可支配收入和人均GDP之間的關系，文中居民消費價格指數(shù)均是以上年=100來計算的，樣本期選取1995年2009年，主要數(shù)據(jù)如表1所示。年份人均旅游消費（元）人均可支配收入（元）居民消費價格指數(shù)人均GDP城鎮(zhèn)居民消費水平1995464.04283.0100.0504604931.01996534.14838.9108.35846.05532.01997599.85160.3111.36420.05823.01998607.05425.1110.46796.06109.01999614.85854.0108.97159.06405.02000678.66280.0109.37858.06850.02001708.36859.6110.18622.07161.02002739.77702.8109.29398.07486.02003684.98472.2110.510542.08060.02004731.89421.6114.812336.08912.02005737.110493116.914053.09644.02006766.411759.5118.716165.010682.02007906.913785.8124.420169.512211.02008849.415780.8131.723707.713845.02009801.817175130.825575.515025.0 1995年2009年國內城鎮(zhèn)居民旅游消費基本情況資料來源：中國統(tǒng)計年鑒（2）修正數(shù)據(jù)將Y 、X1 、X2 、X3用價格指數(shù)修正后的數(shù)據(jù)為下表所示：年份人均旅游消費（元）人均可支配收入（元）人均GDP城鎮(zhèn)居民消費水平1995464.04283.05046.0493101996493.24468.15398.05108.01997538.94636.45768.25231.81998549.84914.06155.85533.51999564.65375.66573.95881.52000620.95745.77189.46267.22001643.36230.37831.16504.12002677.47053.88606.26855.32003619.87667.19540.37294.12004637.58207.010745.67763.12005630.58976.012021.48249.82006645.79906.913618.48999.22007729.011081.816213.49815.92008645.011982.418001.310512.52009613.013130.719553.111487.0如果用Yi表示人均旅游消費，X1，X2，X3分別表示人均可支配收入和居民消費價格指數(shù)和人均國內生產(chǎn)總值，1為常數(shù)，2、3、4表示回歸系數(shù)，i為擾動項，我們可以假設一般模型為： Y=1+2X1+3X2+4X3+（2） 3. 參數(shù)估計和Eviews演示將1995年2009年國內城鎮(zhèn)居民旅游消費的相關數(shù)據(jù)進行回歸，主要運用EXCEL數(shù)據(jù)分析模塊和OLS方法，具體的回歸分析結果見如下表：對以上數(shù)據(jù)進行檢驗得到的回歸結果如下表所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/20/11 Time: 09:51Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.1524420.0587612.5942570.0249X26.0133375.9439761.0116690.3334X3-0.0934100.042662-2.1895040.0510C-289.7117627.0857-0.4619970.6531R-squared0.643177 Mean dependent var604.8400Adjusted R-squared0.545861 S.D. dependent var70.20977S.E. of regression47.31424 Akaike info criterion10.77468Sum squared resid24625.01 Schwarz criterion10.96349Log likelihood-76.81009 F-statistic6.609190Durbin-Watson stat1.482911 Prob(F-statistic)0.008143Y=957.7707+0.069280X1-5.233876X2-0.028335X3+t=（2.370363） （1.229806） （-1.517835） （-0.815427）R2=0.828655 =0.781924 F= 17.73262模型檢驗（1） 擬合優(yōu)度：由上圖中數(shù)據(jù)可以得到： R2=0.828655，修正的可決系數(shù)為=0.781924，這說明模型對樣本的擬合還好。（2）F檢驗：針對H0:2=3=4=0，給定顯著性水平，在F分布表中查出自由度為k-1=3和n-k=11的臨界值(3,11) 大于17.73262.應拒絕原假設H0:2=3=4=0，說明回歸方程顯著，即“人均GDP”、“居民消費價格指數(shù)”、“人均可支配收入”有顯著影響。（3）t 檢驗：分別針對H0:j=0(j=1,2,3,4)，給定顯著性水平,得出無法都拒絕H0:j=0(j=1,2,3,4)。多重共線性及其消除計算各解釋變量的相關系數(shù)，得出多重共線性檢驗如下圖所示：X1X2X3X11-0.181854908130.997517913609X2-0.181854908131-0.151871744131X30.997517913609-0.1518717441311由相關系數(shù)矩陣可以看出：X1、X2相關性不高， X1、X3 相關性較高。分別檢驗X1，X3，結果如下圖Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:26Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C474.590538.4432912.345210.0000X10.0248010.0039506.2788990.0000R-squared0.752025 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.732950 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression60.73908 Akaike info criterion11.17462Sum squared resid47960.07 Schwarz criterion11.26902Log likelihood-81.80963 F-statistic39.42458Durbin-Watson stat0.886021 Prob(F-statistic)0.000028Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:27Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C514.239635.1018714.649920.0000X30.0150870.0025845.8383100.0001R-squared0.723909 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.702671 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression64.09003 Akaike info criterion11.28202Sum squared resid53397.91 Schwarz criterion11.37643Log likelihood-82.61515 F-statistic34.08586Durbin-Watson stat0.761275 Prob(F-statistic)0.000058對X1、X2進行檢驗，回歸結果如下圖：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:28Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1149.177324.26253.5439700.0040X10.0234390.0035796.5493870.0000X2-6.4331613.075015-2.0920740.0584R-squared0.818297 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.788014 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression54.11600 Akaike info criterion10.99699Sum squared resid35142.50 Schwarz criterion11.13860Log likelihood-79.47745 F-statistic27.02098Durbin-Watson stat1.413966 Prob(F-statistic)0.000036Y=1149.177+0.023439X1-6.433161X2+t= (3.543970) (6.54937) (-2.092074)F=27.02098查表可知，t12=2.179 大于2.092074，所以X2檢驗通不過。對X2、X3進行檢驗，如下圖所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/09/11 Time: 13:29Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1253.029331.86543.7757130.0026X2-7.0837933.168411-2.2357560.0451X30.0143100.0022866.2590990.0000R-squared0.805096 Mean dependent var694.9733Adjusted R-squared0.772612 S.D. dependent var117.5362S.E. of regression56.04740 Akaike info criterion11.06713Sum squared resid37695.74 Schwarz criterion11.20874Log likelihood-80.00347 F-statistic24.78438Durbin-Watson stat1.273843 Prob(F-statistic)0.000055Y=1253.029-7.083793X2-0.014310X2+t= (3.775713) (-2.235756) (6.259099)F=24.78438有以上圖表和查表可知，以上數(shù)據(jù)均通過檢驗。異方差檢驗利用White檢驗，如下表White Heteroskedasticity Test:F-statistic2.168263 Probability0.146342Obs*R-squared6.967033 Probability0.137641Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/09/