國內(nèi)旅游總花費影響因素分析報告

1、中國國內(nèi)旅游總花費影響因素分析一、問題提出1、研究問題旅游可以促進人力、物力、資源的優(yōu)化利用，促進當?shù)氐南嚓P產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，解決就業(yè)問題，提高經(jīng)濟收益等都是大有裨益的。更重要是隨著旅游業(yè)的發(fā)展，當?shù)厝说挠^念將會發(fā)生根本改變，即按照市場需求，組織生產(chǎn)，搞活流通，以信息化取代封閉的傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。旅游可以使單一資源產(chǎn)生規(guī)模效應，擴大單一資源的產(chǎn)品轉(zhuǎn)化和升級，將市場建在家門口，對外提高當?shù)氐挠绊懥?。旅游業(yè)是現(xiàn)代服務業(yè)的重要組成部分，帶動作用大。加快旅游業(yè)改革發(fā)展，是適應人民群眾消費升級和產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整的必然要求，對于擴就業(yè)、增收入，推動中西部發(fā)展和貧困地區(qū)脫貧致富，促進經(jīng)濟平穩(wěn)增長和生態(tài)環(huán)境改善意義重大，

2、對于提高人民生活質(zhì)量、培育和踐行社會主義核心價值觀也具有重要作用。中國旅游業(yè)的發(fā)展是與改革開放同步進行的。改革開放之前，由于受傳統(tǒng)計劃體制觀念的影響，注重生產(chǎn)輕視消費，旅游被當做一種奢侈品而遭到排斥，同時，國內(nèi)生活水平普遍較低，對外又采取閉關鎖國政策，因此，旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展缺乏必要的物質(zhì)基礎和政治條件。改革開放以后，隨著中國經(jīng)濟的發(fā)展，一方面，國民經(jīng)濟建設需要大量的資金；另一方面，由于對外開放的大門打開，境外游客和資本急于進入中國，從而為中國的旅游業(yè)形成創(chuàng)造了良好的內(nèi)外條件和環(huán)境。本文通過對國內(nèi)旅游總花費的影響因素展開研究，運用建立多元線性回歸模型的方法，探討影響國內(nèi)旅游總花費的主要因素，并對這

3、些因素進行分析。2、數(shù)據(jù)來源(1994-2013，國家統(tǒng)計局)Y國內(nèi)旅游總花費(億元) X1國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元） X2平均工資（元） X3客運量（萬人）x4國內(nèi)游客(百萬人次) x5居民消費價格指數(shù)（上年=100）年 份國內(nèi)旅游總花費(億元)國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）平均工資（元）客運量（萬人）國內(nèi)游客(百萬人次)居民消費價格指數(shù)（1987年=100）19941023.548197.95120524270.419951375.760793.75348629396.919961638.471176.65980640429.919972112.778973.06444644441.919982391.2

4、84402.37446695438.419992831.989677220003175.599214.69333744434.020013522.4.210834784437.020023878.4.712373878433.520033442.3.813969870438.720044710.7.3159201102455.820055285.9.4182001212464.020066229.7.4208561394471.020077770.6.3247211610493.620088749.3.4288981712522.7200910183.7.832244

5、1902519.0201012579.8.8365392103536.1201119305.4.0417992641565.0201222706.2.1467692957579.7201326276.1.2514833262594.83、定性分析為了研究國內(nèi)旅游總花費的影響因素，把國內(nèi)旅游總花費（億元）作為被解釋變量y，將國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）、平均工資（元）、客運量（萬人）、國內(nèi)游客(百萬人次)、居民消費價格指數(shù)（上年=100）作為解釋變量，分別設為x1，x2、x3、x4、x5，假定其多元線性回歸模型表示為：y = 0 +1x1 + 2x2 + 3x3 +4x4 +5x5二、相關分析1、 數(shù)據(jù)

6、基本描述Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN國內(nèi)旅游總花費（億元）7.4595E37351.5831520國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）2.1715E51.64588E520平均工資（元）2.01E414745.14720客運量（萬人）2.0126E68.31668E520國內(nèi)游客(百萬人次) 1.3511E3834.4650320居民消費價格指數(shù)（上年=100）4.6773E273.11847202、 相關分析利用散點圖、簡單相關系數(shù)檢驗被解釋變量y和解釋變量x1， x2， x3， x4， x5之間的關系。根據(jù)散點圖可以看出，國內(nèi)旅游總花費y與國內(nèi)生產(chǎn)總值

7、x1、平均工資x2、客運量x3、國內(nèi)游客x4、居民消費價格指數(shù)x5成正相關。Correlations國內(nèi)旅游總花費（億元）國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）平均工資（元）客運量（萬人）國內(nèi)游客(百萬人次) 居民消費價格指數(shù)（上年=100）Pearson Correlation國內(nèi)旅游總花費y1.000.974.968.785.986.855國內(nèi)生產(chǎn)總值x1.9741.000.999.875.996.895平均工資x2.968.9991.000.875.994.891客運量x3.785.875.8751.000.847.814國內(nèi)游客x4.986.996.994.8471.000.886居民消費價格指數(shù)（上年

8、=100）x5.855.895.891.814.8861.000Sig. (1-tailed)國內(nèi)旅游總花費y.000.000.000.000.000國內(nèi)生產(chǎn)總值x1.000.000.000.000.000平均工資x2.000.000.000.000.000客運量x3.000.000.000.000.000國內(nèi)游客x4.000.000.000.000.000居民消費價格指數(shù)（上年=100）x5.000.000.000.000.000.N國內(nèi)旅游總花費y202020202020國內(nèi)生產(chǎn)總值x1202020202020平均工資x2202020202020客運量x3202020202020國內(nèi)游客x

9、4202020202020居民消費價格指數(shù)（上年=100）x5202020202020從相關系數(shù)表中可以看出國內(nèi)旅游總花費y與國內(nèi)生產(chǎn)總值x1、平均工資x2、國內(nèi)游客x4的相關系數(shù)都在0.9以上，高度相關；國內(nèi)旅游總花費y與居民消費價格指數(shù)x5的相關系數(shù)在0.8以上，相關性也很強，國內(nèi)旅游總花費y與客運量x3的相關系數(shù)在0.7以上，具有一定的相關性。所以，國內(nèi)旅游總花費y與這五個自變量做回歸分析是合適的。三、模型建立根據(jù)之前建立的模型y = 0 +1x1 + 2x2 + 3x3 +4x4 +5x5 ，利用SPSS，采用強行進入的方法進行多元線性回歸，得到結(jié)果如下：1、擬合優(yōu)度檢驗Model S

10、ummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.993a.987.982987.66685.987207.735514.000.584a. Predictors: (Constant), 居民消費價格指數(shù)（上年=100）, 客運量（萬人）, 國內(nèi)游客(百萬人次) , 平均工資（元）, 國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）b. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元

11、）從上表可以看出，方程的復相關系數(shù)R=0.993，樣本決定系數(shù)R2=0.987，調(diào)整后的樣本決定系數(shù)為0.982，說明方程擬合優(yōu)度很好。ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.013E952.026E8207.735.000aResidual1.366E714.806Total1.027E919a. Predictors: (Constant), 居民消費價格指數(shù)（上年=100）, 客運量（萬人）, 國內(nèi)游客(百萬人次) , 平均工資（元）, 國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）b. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費

12、（億元）由ANOVA表可知，在0.05的顯著性水平下，F(xiàn)值=207.735，P值為0.000，說明回歸方程高度顯著，x1， x2， x3， x4， x5整體上對y有高度顯著的線性影響?；貧w系數(shù)的檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-2265.0533283.235-.690.502國內(nèi)生產(chǎn)總值

13、x1.042.038.9341.088.295.974.279.034.001776.155平均工資x2-.653.293-1.310-2.226.043.968-.511-.069.003364.442客運量x3-.001.001-.117-1.426.176.785-.356-.044.1427.038國內(nèi)游客x413.1374.1691.4913.151.007.986.644.097.004235.720居民消費價格指數(shù)（上年=100）x5-3.9887.094-.040-.562.583.855-.149-.017.1915.241a. Dependent Variable: 國內(nèi)旅

14、游總花費（億元）通過表格，我們看到平均工資x2、國內(nèi)游客x4的回歸檢驗系數(shù)P值小于0.05，通過檢驗。而常數(shù)項、國內(nèi)生產(chǎn)總值x1、客運量x3、居民消費價格指數(shù)x5系數(shù)檢驗P值均大于0.05，未通過檢驗。4、 殘差分析正態(tài)性檢驗根據(jù)直方圖和正態(tài)概率分布圖可以看到，殘差基本上符合正態(tài)性假設。5、殘差分析異方差檢驗CorrelationsABSE國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）平均工資（元）客運量（萬人）國內(nèi)游客(百萬人次) 居民消費價格指數(shù)（上年=100）Spearmans rhoABSECorrelation Coefficient1.000.158.158.229.156-.008Sig. (2-tail

15、ed).506.506.332.510.975N202020202020國內(nèi)生產(chǎn)總值x1Correlation Coefficient.1581.0001.000*.967*.998*.947*Sig. (2-tailed).506.000.000.000N202020202020平均工資x2Correlation Coefficient.1581.000*1.000.967*.998*.947*Sig. (2-tailed).506.000.000.000N202020202020客運量x3Correlation Coefficient.229.967*.967*1.000.968*.910

16、*Sig. (2-tailed).332.000.000.000.000N202020202020國內(nèi)游客x4Correlation Coefficient.156.998*.998*.968*1.000.941*Sig. (2-tailed).510.000.000.000.000N202020202020居民消費價格指數(shù)（上年=100）x5Correlation Coefficient-.008.947*.947*.910*.941*1.000Sig. (2-tailed).975.000.000.000.000.N202020202020*. Correlation is signifi

17、cant at the 0.01 level (2-tailed).由殘差圖可知，殘差圖上的點的散布是隨機的，不太有規(guī)律；由Correlations表可知，殘差絕對值與x1， x2， x3， x4，x5的相關系數(shù)分別為0.158，0.158，0.229，0.156，-0.08，相應的P值均大于0.05，說明殘差絕對值與自變量x1， x2， x3， x4，x5之間顯著不相關。故綜上所述，不存在異方差。6、自相關性檢驗Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDur

18、bin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.993a.987.982987.66685.987207.735514.000.584a. Predictors: (Constant), 居民消費價格指數(shù)（上年=100）, 客運量（萬人）, 國內(nèi)游客(百萬人次) , 平均工資（元）, 國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）b. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）從模型匯總表中可知，D.W值為0.584，查D.W表，當n=20，k=5時，dL=0.90,du= 1.83， D.W=0.584dL，且滯后殘差圖呈正相關關系，所以

19、模型存在正自相關性。7、共線性診斷CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-2265.0533283.235-.690.502國內(nèi)生產(chǎn)總值x1.042.038.9341.088.295.974.279.034.001776.155平均工資x2-.653.293-1.310-2.226.043.968-

20、.511-.069.003364.442客運量x3-.001.001-.117-1.426.176.785-.356-.044.1427.038國內(nèi)游客x413.1374.1691.4913.151.007.986.644.097.004235.720居民消費價格指數(shù)（上年=100）x5-3.9887.094-.040-.562.583.855-.149-.017.1915.241a. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance P

21、roportions(Constant)國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）平均工資（元）客運量（萬人）國內(nèi)游客(百萬人次) 居民消費價格指數(shù)（上年=100）115.6221.000.00.00.00.00.00.002.3454.037.01.00.00.00.00.003.02814.064.01.00.00.56.00.014.00344.309.52.00.00.02.02.935.00168.413.14.00.35.22.46.016.000139.200.331.00.64.20.52.05a. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）由Coefficients表可以看出x

22、1，x2,x4的VIF值都大于10，所以存在嚴重的多重共線性。由Collinearity Diagnostics表可知，自變量x2,x3， x4， x5的條件數(shù)均大于10，進一步說明自變量之間存在嚴重的多重共線性。8、異常值檢驗年 份SDR_1COO_1LEV_11994-0.257820.0.1995-0.983940.0.1996-0.636240.0.1997-0.046431.51E-040.19980.5.15E-050.19990.0.0.20000.0.0.20011.0.0.20021.0.0.20031.0.0.2004-0.147719.20E-040.2005-0.480

23、880.0.2006-1.453380.0.2007-2.101490.0.2008-0.766430.0.2009-0.638430.0.2010-0.230330.0.20110.0.0.20122.0.0.20130.7.0.從上表可知，所有數(shù)據(jù)的刪除學生化殘差絕對值都小于3，除2013年庫克距離都小于0.5，該模型存在異常值。四、模型修改1.全模型存在的問題（1）常數(shù)項、國內(nèi)生產(chǎn)總值x1、旅客運輸平均距離x3、居民消費價格指數(shù)x5系數(shù)檢驗P值均大于0.05，未通過檢驗；（2）存在自相關性；（3）自變量之間存在嚴重的多重共線性；（4）2013年存在異常值。2. 修改利用SPSS軟件采用逐

24、步回歸的方式，得到以下結(jié)果并加以分析。（1）擬合優(yōu)度檢驗Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1國內(nèi)游客(百萬人次)x4 .Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).2平均工資（元）x2.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).a. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）Model SummarycModelRR SquareAdjus

25、ted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.986a.972.9701269.59516.972619.067118.0002.992b.984.982974.59357.01313.546117.002.711a. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次) b. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次) , 平均工資（元）c. Dependent Variab

26、le: 國內(nèi)旅游總花費（億元）由Model Summary表可知，方程的復相關系數(shù)R=0.986，樣本決定系數(shù)為R2為0.972，調(diào)整后的樣本決定系數(shù)為0.970，說明方程擬合程度很好。(2）回歸方程顯著性檢驗ANOVAcModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression9.979E819.979E8619.067.000aResidual2.901E718.858Total1.027E9192Regression1.011E925.054E8532.053.000bResidual1.615E717.628Total1.027E919a. Pre

27、dictors: (Constant), 國內(nèi)游客 x4b. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客 x4, 平均工資 x2c. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費 y由ANOVA表可知，在0.05的顯著性水平下，F(xiàn)值為532.053，P值為0.000，遠小于0.005，所以回歸方程高度顯著，說明x2、x4整體上對y有高度顯著的線性影響。（3）回歸系數(shù)檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity St

28、atisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-4274.271550.449-7.765.000國內(nèi)游客 x48.685.349.98624.881.000.986.986.9861.0001.0002(Constant)-6150.148662.057-9.289.000國內(nèi)游客 x417.8222.4972.0237.137.000.986.866.217.01286.857平均工資 x2-.520.141-1.043-3.681.002.968-.666-.112.01286.857a. Depen

29、dent Variable: 國內(nèi)旅游總花費 y由Coefficients表可知，常數(shù)項、平均工資x2和國內(nèi)游客x4的回歸系數(shù)檢驗的P值均小于0.05，所以通過檢驗。故綜上述，該問題的最小二乘回歸模型為：y = -6150.148-0.52x2+17.822x4（4）殘差分析正態(tài)性檢驗根據(jù)直方圖和正態(tài)概率分布可以看出，殘差基本上符合正態(tài)性假設。（5）殘差分析異方差性檢驗CorrelationsABSE平均工資 x2國內(nèi)游客 x4Spearmans rhoABSECorrelation Coefficient1.000.195.191Sig. (2-tailed).409.420N202020平

30、均工資 x2Correlation Coefficient.1951.000.998*Sig. (2-tailed).409.000N202020國內(nèi)游客 x4Correlation Coefficient.191.998*1.000Sig. (2-tailed).420.000.N202020*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).由殘差圖可知，殘差圖上的點的散布是隨機的，無任何規(guī)律；由Correlations表可知，殘差絕對值與x2， x4的相關系數(shù)分別為0.195，0.191，相應的P值均大于0.05，說明殘差

31、絕對值與各自變量之間顯著不相關。故綜上所述，認為不存在異方差。（6）殘差分析自相關性檢驗Model SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.986a.972.9701269.59522.992b.984.982974.5936.711a. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客 x4b. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客 x4, 平均工資 x2c. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費 yD.W值為0.711，查D.

32、W表，n=20，k=2，dl=1.20，du=1.41，D.W=0.711dL，模型存在正自相關性，用迭代法解決。通過進一步考察自相關系數(shù)，1-1/2D.W=1-0.5*0.711=0.6445。求出相關系數(shù)后，做變量變換：yi，= yi-yi-1 ；xi，= xi-xi-1如果方程通過D.W 檢驗 ， 迭代 結(jié) 束 ， 否 則 ， 繼續(xù) 重 復 上 述 過 程，直到 通過D.W 檢驗 。（7）多重線性檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinea

33、rity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-4274.271550.449-7.765.000國內(nèi)游客 x48.685.349.98624.881.000.986.986.9861.0001.0002(Constant)-6150.148662.057-9.289.000國內(nèi)游客 x417.8222.4972.0237.137.000.986.866.217.01286.857平均工資 x2-.520.141-1.043-3.681.002.968-.666-.112.01286.857a

34、. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費 yCollinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance Proportions(Constant)國內(nèi)游客(百萬人次) 平均工資（元）111.8571.000.07.072.1433.600.93.93212.7801.000.01.00.002.2193.564.34.00.003.00240.430.651.001.00a. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）由Coefficients表可知，各個自變量的VIF均

35、大于10；由Collinearity Diagnostics表可知，共線性診斷中條件數(shù)有一個在40附近。綜上述，說明自變量間存在多重共線性。為了消除共線性，接下來我們剔除解釋變量x2。（8）異常值檢驗年 份SDR_2COO_2LEV_219940.0.0.1995-1.02550.0.1996-0.551630.0.19970.0.0.19980.3.78E-050.19990.0.0.20000.0.0.0282220011.0.0.20020.0.019980.20031.0.0.127882004-0.515110.0.2005-0.727470.010970.2006-1.812810

36、.0.2007-2.250040.0.2008-0.649230.0.2009-0.903620.0.20100.0.0.20110.0.0.20120.0.0.2469820131.503160.0.由上表可知，所有數(shù)據(jù)的刪除學生化殘差的絕對值均小于3，庫克距離也均小于0.5，故數(shù)據(jù)不存在異常值。五、模型修改1.模型存在的問題（1）自變量之間仍存在多重共線性；2. 修改剔除解釋變量x2，利用SPSS軟件采用逐步回歸的方式，得到以下結(jié)果并加以分析。（1） 擬合優(yōu)度檢驗Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables Remove

37、dMethod1國內(nèi)游客(百萬人次)x4.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).2客運量（萬人）x3.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).a. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）yModel SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changed

38、f1df2Sig. F Change1.986a.972.9701269.59516.972619.067118.0002.990b.981.9781084.58337.0097.665117.013.601a. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次)x4b. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次)x4, 客運量（萬人）x3c. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）y由Model Summary表可知，方程的復相關系數(shù)R=0.986，樣本決定系數(shù)為R2為0.972，調(diào)整后的樣本決定系數(shù)為0.970，說明方程擬

39、合程度很好。(2）回歸方程顯著性檢驗ANOVAcModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression9.979E819.979E8619.067.000aResidual2.901E718.858Total1.027E9192Regression1.007E925.034E8427.975.000bResidual2.000E717.086Total1.027E919a. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次)x4b. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次)x4, 客運量（萬人）x3c. D

40、ependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）y由ANOVA表可知，在0.05的顯著性水平下，F(xiàn)值為619.067，P值為0.000，遠小于0.005，所以回歸方程高度顯著，說明x2、x4整體上對y有高度顯著的線性影響。（3）回歸系數(shù)檢驗CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-4274

41、.271550.449-7.765.000國內(nèi)游客(百萬人次)x48.685.349.98624.881.000.986.986.9861.0001.0002(Constant)-2916.426679.462-4.292.000國內(nèi)游客(百萬人次)x49.997.5601.13517.849.000.986.974.604.2833.528客運量（萬人）x3-.002.001-.176-2.769.013.785-.557-.094.2833.528a. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）y由Coefficients表可知，常數(shù)項、平均工資x2和國內(nèi)游客x4的回歸

42、系數(shù)檢驗的P值均小于0.05，所以通過檢驗。故綜上述，該問題的最小二乘回歸模型為：y = -2916.426-0.002 x3+9.997x4（4）殘差分析正態(tài)性檢驗根據(jù)直方圖和正態(tài)概率分布可以看出，殘差基本上符合正態(tài)性假設。（5）殘差分析異方差性檢驗CorrelationsE客運量（萬人）x3國內(nèi)游客(百萬人次)x4Spearmans rhoECorrelation Coefficient1.000.589*.471*Sig. (2-tailed).006.036N202020客運量（萬人）x3Correlation Coefficient.589*1.000.968*Sig. (2-tai

43、led).006.000N202020國內(nèi)游客(百萬人次)x4Correlation Coefficient.471*.968*1.000Sig. (2-tailed).036.000.N202020*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).由殘差圖可知，殘差圖上的點的散布是隨機的，無任何規(guī)律；由Correlations表可知，殘差絕對值與x3， x4的相關系數(shù)分別為0.589，0.471，相應的P值均

44、大于0.05，說明殘差絕對值與各自變量之間顯著不相關。故綜上所述，認為不存在異方差。（6）殘差分析自相關性檢驗Model SummarycModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.986a.972.9701269.59516.972619.067118.0002.990b.981.9781084.58337.0097.665117.013.601a. Predictors: (

45、Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次)x4b. Predictors: (Constant), 國內(nèi)游客(百萬人次)x4, 客運量（萬人）x3c. Dependent Variable: 國內(nèi)旅游總花費（億元）yD.W值為0.601，查D.W表，n=20，k=2，dl=1.20，du=1.41，D.W=0.601dL，模型存在正自相關性，用迭代法解決。通過進一步考察自相關系數(shù)，1-1/2D.W=1-0.5*0.601=0.6995。求出相關系數(shù)后，做變量變換：yi，= yi-yi-1 ；xi，= xi-xi-1如果方程通過D.W 檢驗 ， 迭代 結(jié) 束 ， 否 則 ， 繼續(xù) 重 復 上 述 過 程，直到 通過D.W 檢驗 。第一次迭代：Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.983a.965.961646.74416.822a. Predictors: (Constant