影響我國(guó)國(guó)內(nèi)過(guò)夜旅游者人數(shù)因素的計(jì)量分析.doc

影響我國(guó)國(guó)內(nèi)過(guò)夜旅游者人數(shù)因素的計(jì)量分析工商管理：管秋蘭 楊瑩旅游管理：王華一 問(wèn)題的提出改革開(kāi)放至今，我國(guó)的旅游業(yè)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不斷盤(pán)升。但是經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析，我們可以在一片繁榮的表象下看到一個(gè)問(wèn)題我國(guó)的旅游產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率低，附加值小，即平均每位游客給旅游業(yè)帶來(lái)的利潤(rùn)少，這與同屬于旅游大國(guó)的其他國(guó)家差距較大。但是，根據(jù)旅游專(zhuān)業(yè)的老師所說(shuō)，我國(guó)的旅游產(chǎn)品價(jià)格偏高，這通過(guò)景點(diǎn)門(mén)票的價(jià)格比較就可明顯地看到。在這似乎矛盾的情況下，我們分析發(fā)現(xiàn)主要原因之一是我國(guó)的過(guò)夜旅游者人數(shù)很低。2002年過(guò)夜旅游者只占25.83%。過(guò)夜旅游者人數(shù)是旅游業(yè)重要的兩個(gè)指標(biāo)之一，一直是各國(guó)旅游業(yè)十分關(guān)注的。游客的住宿停留能給當(dāng)?shù)氐淖∷?，交通，娛?lè)，購(gòu)物等帶來(lái)很大的消費(fèi)力，這些即是比一日游游客讓旅游業(yè)多創(chuàng)造的收入。1999年城鎮(zhèn)居民國(guó)內(nèi)旅游抽樣調(diào)查結(jié)果顯示，一日游人均花費(fèi)129.1元，在外過(guò)1夜的游客人均花費(fèi)257.6元，在外過(guò)2夜的游客人均花費(fèi)486.6元，在外過(guò)3夜的游客人均花費(fèi)746.1元，在外過(guò)47夜的游客人均花費(fèi)1097元，在外過(guò)814夜的游客人均花費(fèi)1745元，在外過(guò)14夜以上的游客人均花費(fèi)2057.2元。（引自2000年中國(guó)旅游年鑒 P420）我國(guó)的旅游業(yè)也認(rèn)識(shí)到了這一點(diǎn)，正想方設(shè)法增加過(guò)夜旅游者人數(shù)。所以，研究影響我國(guó)過(guò)夜旅游者人數(shù)因素有很大的現(xiàn)實(shí)意義。由于我國(guó)旅游業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)是放在開(kāi)發(fā)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，所以我們決定用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法分析影響我國(guó)國(guó)內(nèi)過(guò)夜旅游者人數(shù)的因素。二 相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量及其數(shù)據(jù)的收集經(jīng)過(guò)對(duì)相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的了解，我們決定采用以下經(jīng)濟(jì)變量來(lái)描述。l 過(guò)夜旅游者人數(shù)（y） 根據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中對(duì)“國(guó)內(nèi)旅游者人數(shù)”這統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的解釋?zhuān)褐肝覈?guó)大陸居民和在我國(guó)常住一年以上的外國(guó)人，華僑，港澳同胞離開(kāi)常住地在境內(nèi)其它地方的旅游設(shè)施內(nèi)至少停留一夜，最長(zhǎng)不超過(guò)6個(gè)月的人數(shù)。我們決定用國(guó)內(nèi)旅游者人數(shù)的數(shù)據(jù)來(lái)描述這里的過(guò)夜旅游者人數(shù)。l 城鄉(xiāng)居民家庭人均可支配收入(X1)l 國(guó)內(nèi)旅行社個(gè)數(shù)(X2)l 旅游飯店個(gè)數(shù)(X3) 包括星級(jí)飯店和未評(píng)星級(jí)的飯店個(gè)數(shù)，不包括社會(huì)旅館和個(gè)體旅館。由于旅游住宿設(shè)施（旅游飯店，社會(huì)旅館，個(gè)體旅館）1999年才開(kāi)始統(tǒng)計(jì)，我們找數(shù)據(jù)很困難，所以用旅游飯店個(gè)數(shù)以偏概全，也考慮到了統(tǒng)計(jì)不優(yōu)的可能性。l 交通運(yùn)輸投資(X4) 包括鐵路，公路，水上，航空運(yùn)輸業(yè)，交通運(yùn)輸輔助業(yè)，其他交通運(yùn)輸業(yè)的基本建設(shè)投資和更新改造投資。l 旅游業(yè)投資(X5) 指狹隘的旅游業(yè)，主要是景點(diǎn)設(shè)施的投資。l 文娛價(jià)格指數(shù)(X6) 由于全國(guó)旅游及外出價(jià)格定基指數(shù)2001年才開(kāi)始統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)很少，所以我們用文娛價(jià)格指數(shù)來(lái)近似。以下是其數(shù)據(jù)。由于時(shí)間有限，我們只能找到9組數(shù)據(jù)。Y(萬(wàn)人)X1（元）X2X3X4（億元）X5（億元）X619945241869.65339929951281.1313.2210019956292363282137201462.5611.98125.519966392813.92327544181758.7316.53154.119976443069.8399552012103.7626.95175.41998694.53250.23491057823074.4325.88193.819997193477.58607070353153.8323.53209.320007443711.837725104813169.5730.09226.520017844058.54922273583582.3639.78236.420028784518.911020388804047.3753.1246.4（來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒）三 模型設(shè)定我們用線(xiàn)性關(guān)系來(lái)分析變量之間的關(guān)系?？紤]到投資的滯后性，限于樣本容量少，結(jié)合交通運(yùn)輸投資，旅游業(yè)投資的見(jiàn)效速度，我們?cè)O(shè)交通運(yùn)輸投資滯后的線(xiàn)性組合變量Z4 = 1/2*X4 + 1/2*X4(-1)，設(shè)旅游業(yè)投資的線(xiàn)性組合變量Z5 = 1/6*X5 + 2/6*X5(-1) + 3/6*X5(-2)。據(jù)此我們建立如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：Y = + 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4Z4 + 5Z5 + 6X6 + u( Z4 = 1/2*X4 + 1/2*X4(-1)， Z5 = 1/6*X5 + 2/6*X5(-1) + 3/6*X5(-2) )四 實(shí)證分析首先我們分析一下我們的變量選擇是否合理。做相關(guān)系數(shù)矩陣如下：X1X2X3Z4Z5X6X110.9876053650.7554047970.9458899470.9731726690.960465644X20.98760536510.7980094360.947645010.9484798040.97434645X30.7554047970.79800943610.8139355680.7594678540.844904971Z40.9458899470.947645010.81393556810.9770969370.983745314Z50.9731726690.9484798040.7594678540.97709693710.954206031X60.9604656440.974346450.8449049710.9837453140.9542060311由表可以看出，解釋變量之間存在高度線(xiàn)性相關(guān)。我們采用逐步回歸法，根據(jù)可決系數(shù)最大原則，結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)一步篩選，得結(jié)果如下(具體步驟見(jiàn)附錄) ：Y = + 1X1 + 2X2 + 5Z5 + 6X6 + uDependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/26/04 Time: 14:10Sample(adjusted): 1996 2002Included observations: 7 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C606.6314214.64862.8261610.1057X10.0411550.0774370.5314630.6482X20.0195860.0163001.2016140.3525Z57.6961643.1203502.4664430.1325X6-1.6320730.712197-2.2916050.1490R-squared0.995519 Mean dependent var728.9286Adjusted R-squared0.986557 S.D. dependent var83.73193S.E. of regression9.708354 Akaike info criterion7.559659Sum squared resid188.5043 Schwarz criterion7.521023Log likelihood-21.45881 F-statistic111.0789Durbin-Watson stat3.712857 Prob(F-statistic)0.008942接下來(lái)是我們的模型檢驗(yàn)：1經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)由上表中各參數(shù)的系數(shù)可看出，過(guò)夜旅游者人數(shù)（y）與城鄉(xiāng)居民家庭人均可支配收入(X1)，國(guó)內(nèi)旅行社個(gè)數(shù)(X2)，旅游業(yè)投資(Z5)成正比例關(guān)系，與文娛價(jià)格指數(shù)(X6) 成反比例關(guān)系，這與實(shí)際的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相符。2統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)從估計(jì)的結(jié)果可以看出，系數(shù)顯著性檢驗(yàn)T統(tǒng)計(jì)量分別為：2.826161，0.531463，1.201614，2.466443，2.291605。在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T(mén)分布表在自由度為7-5=2下的臨界值為4.303，各T統(tǒng)計(jì)量均小于臨界值，均無(wú)顯著影響。其中X1的T值為0.531463，P值為0.6482，所以考慮剔除X1再進(jìn)行回歸，得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/26/04 Time: 14:37Sample(adjusted): 1996 2002Included observations: 7 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C714.459361.1209411.689270.0013X20.0274270.0060454.5375030.0200Z59.0777161.5054956.0297220.0091X6-1.8529780.504440-3.6733340.0349R-squared0.994886 Mean dependent var728.9286Adjusted R-squared0.989772 S.D. dependent var83.73193S.E. of regression8.468099 Akaike info criterion7.406048Sum squared resid215.1261 Schwarz criterion7.375140Log likelihood-21.92117 F-statistic194.5421Durbin-Watson stat3.308157 Prob(F-statistic)0.000620此時(shí)，各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)均有較大改善，從估計(jì)的結(jié)果可以看出，可決系數(shù)為0.994886，模型擬合情況比較理想，系數(shù)顯著性檢驗(yàn)T統(tǒng)計(jì)量分別為：11.68927，4.537503，6.029722，-3.673334。在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T(mén)分布表在自由度為7-4=3下的臨界值為3.182，各T統(tǒng)計(jì)量均大于臨界值，所以表明國(guó)內(nèi)旅行社個(gè)數(shù)(X2)，旅游業(yè)投資(Z5)，文娛價(jià)格指數(shù)(X6)對(duì)過(guò)夜旅游者人數(shù)（y）有顯著影響。F統(tǒng)計(jì)量為194.5421，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查F分布表在自由度為3和3下的臨界值F0.05(3，3)=9.28。因?yàn)镕 F0.05(3，3)，說(shuō)明回歸方程顯著。3計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)（1）多重共線(xiàn)性的檢驗(yàn)這在這一節(jié)的開(kāi)始就檢驗(yàn)并修正了。（2）異方差檢驗(yàn)利用ARCH檢驗(yàn)，得到如下結(jié)果：ARCH Test:F-statistic0.962390 Probability0.509583Obs*R-squared2.452086 Probability0.293451Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/04/04 Time: 10:28Sample(adjusted): 1998 2002Included observations: 5 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C60.9247032.679411.8643140.2033RESID2(-1)0.1779730.4913730.3621950.7519RESID2(-2)-0.6524540.473445-1.3780980.3021R-squared0.490417 Mean dependent var42.81729Adjusted R-squared-0.019166 S.D. dependent var46.00640S.E. of regression46.44518 Akaike info criterion10.79813Sum squared resid4314.309 Schwarz criterion10.56379Log likelihood-23.99533 F-statistic0.962390Durbin-Watson stat2.052152 Prob(F-statistic)0.509583從輸出的輔助回歸函數(shù)中得obs*R-squared為2.452086，給定=0.05，P=2，查臨界值0.05(2)=5.991，因?yàn)閛bs*R-squared 0.05(2)，所以表明模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)在ARCH檢驗(yàn)下不存在異方差。由于我們的樣本不夠，不能用White檢驗(yàn)法檢驗(yàn)異方差。（3）自相關(guān)檢驗(yàn)由于我們的樣本容量太小，不能用DW檢驗(yàn)，所以只能用圖示法粗略檢驗(yàn)。利用圖示法，由Eviews軟件得到如下結(jié)果：可以初步判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)。一下用Cochrance-Orcutt迭代法進(jìn)行修正：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/04/04 Time: 11:18Sample(adjusted): 1997 2002Included observations: 6 after adjusting endpointsConvergence achieved after 8 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C729.899971.4915310.209600.0622X20.0283170.0058934.8054740.1306Z59.1184181.8697964.8766920.1288X6-1.9603690.597460-3.2811720.1883AR(1)-0.7272820.712845-1.0202530.4936R-squared0.996935 Mean dependent var743.9167Adjusted R-squared0.984676 S.D. dependent var80.78516S.E. of regression10.00039 Akaike info criterion7.318033Sum squared resid100.0079 Schw