影響我國旅游收入的因素分析(共10頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上影響我國旅游收入的因素分析學(xué)院：經(jīng)濟學(xué)院年級：2014級專業(yè)：經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)學(xué)號：姓名：雷丹【摘要】旅游業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè)之一，在我國經(jīng)濟發(fā)展中起到了重要的作用。為了促進旅游業(yè)更好的發(fā)展，需要研究影響旅游業(yè)發(fā)展的因素。本文基于1994-2014年的數(shù)據(jù)，運動Eviews軟件，從影響國內(nèi)旅游收入的因素中選擇國內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)、城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入、公路里程數(shù)、鐵路營業(yè)里程數(shù)以及星級酒店總數(shù)建立回歸模型，利用逐步回歸法消除模型的多重共線性并進行異方差和自相關(guān)性的檢驗，最終建立科學(xué)合理的回歸模型，做出相應(yīng)的政策建議。一、 引言改革開放以來，我國的經(jīng)濟社會持續(xù)快速發(fā)展，人

2、均可支配收入明顯提高，居民的閑暇時間大量增多，在保證物質(zhì)生活的質(zhì)量的同時，人們開始重視精神生活，外出旅游成為人們享受生活的主要方式。尤其是20世紀(jì)90年代以來，我國國內(nèi)旅游收入增長率高達(dá)14.6%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于GDP增長水平。如圖1是1994-2013年我國國內(nèi)旅游收入的走勢圖。因此，為了規(guī)劃中國未來旅游收入的發(fā)展，充分利用旅游業(yè)發(fā)展國民經(jīng)濟，使旅游業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中扮演越來越重要的角色。圖1:1994-2013年國內(nèi)旅游收入（數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒2014）二、 國內(nèi)旅游因素的影響收入及數(shù)據(jù)選取影響旅游收入的因素有很多，例如季節(jié)不同往往旅游人數(shù)、旅游收入不同，距離遠(yuǎn)近也會影響旅游業(yè)的發(fā)展，往往人

3、們偏好于方便并且距離較近的旅游景點；再者，景點環(huán)境、景區(qū)類型也會影響旅游發(fā)展。綜合現(xiàn)有研究文獻(xiàn)和相關(guān)數(shù)據(jù)收集，本文按照建模和數(shù)據(jù)收集的難易程度將當(dāng)前影響中國旅游收入的因素分為以下幾個方面：一是游客總?cè)藬?shù)。國內(nèi)旅游人數(shù)是衡量一個國家或地區(qū)旅游業(yè)發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一，旅游人數(shù)是刺激旅游收入增長最直接的因素之一，只有具備了龐大的消費人群，經(jīng)濟收入才會不斷增加。二是城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。查閱相關(guān)數(shù)據(jù)可知，旅游人數(shù)中大部分是城鎮(zhèn)居民，因此本文不直接采用居民人均可支配收入指標(biāo)而采用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入來研究其對旅游收入的影響。三是交通狀況。通常交通狀況好的地方越能吸引游客，營業(yè)里程越遠(yuǎn)路費越高，給鐵

4、路局和收費站帶來的收益也越高，也會給本地區(qū)帶來更多的旅游收入。所以本文選用公里里程數(shù)和鐵路里程數(shù)兩個指標(biāo)研究交通狀況對旅游收入的影響。四是星級酒店總數(shù)。人們出去旅行離不開住宿，旅游業(yè)越發(fā)達(dá)的地區(qū)酒店賓館等住宿的場所也會相應(yīng)的增多。因此我們可以研究星級酒店數(shù)對旅游收入的影響。由于中國統(tǒng)計年鑒上收錄的影響國內(nèi)旅游收入的相關(guān)因素的數(shù)據(jù)最早記錄是在1994年，最新能從統(tǒng)計年鑒上下載的數(shù)據(jù)是到2013年，因此本文的分析基于1994-2013年的數(shù)據(jù)。三、 模型的設(shè)立、估計與修正(一) 描述分析本文將國內(nèi)旅游收入作為被解釋變量，國內(nèi)旅游人數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入、公路里程數(shù)、鐵路營業(yè)里程數(shù)作為解釋變量。1.

5、 國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)【X1】與國內(nèi)旅游收入【Y】之間的相關(guān)性分析。由散點圖可知，國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)【X1】與國內(nèi)旅游收入【Y】之間存在正相關(guān)關(guān)系。2. 城鎮(zhèn)居民可支配收入【X2】與國內(nèi)旅游收入【Y】之間的相關(guān)性分析。由散點圖可知，城鎮(zhèn)居民可支配收入【X2】與國內(nèi)旅游收入【Y】之間存在較強的正相關(guān)關(guān)系。3. 公路里程數(shù)【X3】與國內(nèi)旅游收入【Y】之間的相關(guān)性分析。由散點圖可知，公路里程在某一年份區(qū)間增加得特別快，但總體來說，公路里程【X3】與國內(nèi)旅游總收入【Y】之間存在正相關(guān)關(guān)系。4. 鐵路營業(yè)里程數(shù)【X4】與國內(nèi)旅游收入【Y】之間的相關(guān)性分析。由散點圖可知，鐵路營業(yè)里程【X4】與旅游總收入【Y】之間存

6、在正相關(guān)關(guān)系。5. 星級酒店總數(shù)【X5】與國內(nèi)旅游收入【Y】之間的相關(guān)性分析。由散點圖可知，星級酒店總數(shù)【X5】與國內(nèi)旅游總收入【Y】存在一定的正相關(guān)關(guān)系，但不是絕對的正相關(guān)。(二) 模型設(shè)定根據(jù)以上描述分析的結(jié)果，初步建立如下模型：Y=1+2X1+3 X 2+4 X 3+5 X 4+6X5+其中，旅游總收入為Y，國內(nèi)旅游人數(shù)為X1，城鎮(zhèn)居民可支配收入為X2，公路里程數(shù)為X3，鐵路營業(yè)里程數(shù)為X4，星級飯店總數(shù)為X5。表1：1994-2013年國內(nèi)旅游收入及其相關(guān)數(shù)據(jù)如下年份旅游總收入（億元）國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)（百萬人）城鎮(zhèn)居民家庭均可支配收入(元)公里里程（萬公里）鐵路營業(yè)里程數(shù)（萬公里）YX1

7、X2X3X4X519941023.55243496.2111.785.9299519951375.76294283115.76.24372019961638.46404838.9118.586.49441819972112.76445160.3122.646.6520119982391.26955425.1127.856.64578219992831.97195854135.176.74703520003175.57446280167.986.871048120013522.47846859.6169.87.01735820023878.48787702.8176.527.1988802003

8、3442.38708472.2180.987.3975120044710.711029421.6187.077.441088820055285.9121210493334.527.541182820066229.7139411759.5345.77.711275120077770.6161013785.8358.377.81358320088749.3171215780.8373.027.9714099200910183.7190217174.7386.088.5514237201012579.8210319109.4400.829.1213991201119305.4264121809.84

9、10.649.3213513201222706.2295724564.7423.759.7612807201326276.1326226955435.6210.3113293數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒（2014）根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，利用Eviews軟件進行參數(shù)估計，結(jié)果如下：VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-12112.465645.548-2.0.0499X114.302742.5.0.0001X2-0.0.-1.0.1117X3-14.674925.-2.0.0179X41592.342994.81141.0.13

10、18X5-0.0.-0.0.6737R-squared0.Adjusted R-squared0.由此，初步預(yù)測模型為：Y = -12112.457 + 14.303*X1 - 0.664*X2 - 14.675*X3 + 1592.342*X4 - 0.056*X5四、 模型的修正與檢驗(一) 多重共線性檢驗由于R2 較大且接近于1, 而且F=513.477 >F0.05 (5, 14)=2.96, 所以國內(nèi)旅游收入與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。但由于t0.025 (20 -5 -1)=2.145, 不僅X2、X4、X5 參數(shù)估計值未能通過t檢驗, 而且符號的經(jīng)濟意義也不合理, 這

11、表明解釋變量之間存在多重共線性。于是做了解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣如下：表2:簡單系數(shù)矩陣X1X2X3X4X5X11.00000 0.99515 0.91295 0.98150 0.76586 X20.99515 1.00000 0.93380 0.98969 0.81133 X30.91295 0.93380 1.00000 0.91388 0.90932 X40.98150 0.98969 0.91388 1.00000 0.82009 X50.76586 0.81133 0.90932 0.82009 1.00000 由矩陣結(jié)果可知，除了【X5】以外，各解釋變量之間相關(guān)系數(shù)都很高，證實解

12、釋變量之間確實存在多重共線性問題?，F(xiàn)利用逐步回歸法消除多重共線性問題。第一步：各解釋變量與被解釋變量分別做一元回歸，結(jié)果如下：表3：一元回歸X1Y = -4274. + 8.*X1R2= 0. F= 619.0666 X2Y = -3943. + 0.8*X2R2= 0. F= 289.9509X3Y = -5021. + 49.*X3R2= 0. F= 43.23705X4Y = -36851. + 5811.*X4R2= 0. F= 225.4633X5Y = -5191. + 1.*X5R2= 0. F= 15.16343由上述回歸發(fā)現(xiàn)【Y】與【X1】的回歸具有最大的可決系數(shù)，可見，旅游

13、收入受旅游人數(shù)的影響最大，與經(jīng)驗相符，因此選擇【Y】與【X1】的回歸模型為初始回歸模型。將其他解釋變量分別導(dǎo)入初始回歸模型，尋找最佳回歸方程。表4：逐步回歸CX1X2X3X4X5R2Y=f(X1)-4274.271 8.685 0.970 t(-7.765)(-24.881)Y=f(x1,x2)-4377.141 18.333 -1.128 0.981 t（-10.08）-6.566 （-3.475）Y=f(x1,x2，x3)-3035.899 13.62340 -0.-18.52854 0.994 t（-7.849）（6.722）（-1.039）（-5.012）Y=f(x1,x2，x4)-2

14、0507.52 19.775 -1.7702824.407 0.972 t（-2.977） （7.731） （-4.445）（2.345）Y=f(x1,x2，x4，x5)-19643.49 13.852 -0.9742952.316-0.301 0.992 t（-3.375）（4.530） （-2.191）（2.902）（-2.734）在【X1】的基礎(chǔ)上納入【X2】后，變量【X2】城鎮(zhèn)居民人均可支配收入這一變量之前的系數(shù)是-1.128，說明人均城鎮(zhèn)居民的收入與旅游收入是負(fù)相關(guān)的，這與我們所作的假設(shè)是相悖的。這一系數(shù)同時也說明了人均城鎮(zhèn)居民收入的邊際旅游傾向是遞減的。這種現(xiàn)象的原因我們認(rèn)為是：首

15、先，旅游是屬于較高層次的消費支出，居民在擁有了足夠的可自由支配的收入和閑暇時間后，才會有出去旅游的愿望和行為?，F(xiàn)代城市生活節(jié)奏加快，城市居民很少有閑暇時間去旅游。其次，我國宏觀改革中，諸如住房、教育、醫(yī)療保險、社會保障等制度的改革，導(dǎo)致城市居民未來預(yù)期支出上升；市場化改革的加速，職工下崗，導(dǎo)致城市居民未來預(yù)期收益下降；因此很多居民更偏好于將多余的收入轉(zhuǎn)化為儲蓄而不去消費。因此城鎮(zhèn)居民的邊際旅游傾向為負(fù)。因此在【X1】、【X2】的基礎(chǔ)上繼續(xù)納入【X3】，顯然X3的回歸結(jié)果不符合描述分析中所述的那樣，所以直接剔除【X3】，繼續(xù)納入【X4】，納入【X4】后的方程通過檢驗且符合經(jīng)濟意義，因此在【X1】

16、、【X2】、【X4】的基礎(chǔ)上納入【X5】，【X5】的系數(shù)為負(fù)，考慮其原因可能是和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的系數(shù)為負(fù)的原因相似，本來按常理來說，如果星級酒店總數(shù)越多，反映了當(dāng)?shù)氐穆糜螛I(yè)發(fā)展得越好，旅游人數(shù)也會越多，但是另一方面星級酒店數(shù)越多也意味著消費越多，進一步考慮到當(dāng)下的宏觀經(jīng)濟走勢，由于許多不確定因素，使人們預(yù)期收入會減少，因此人們可能會更偏好于消費較低的旅游地區(qū)。所以星級酒店總數(shù)前的系數(shù)為負(fù)。綜上，在顯著性水平為5%的條件下，最終回歸模型為：Y = -19643.493 + 13.852*X1 - 0.974*X2 + 2952.316*X4 - 0.301*X5（-3.374） （4.5

17、31） （-2.191） （2.）（-2.734）R2= 0. F= 453.0548(二) 異方差檢驗根據(jù)上述回歸模型，進行異方差檢驗。建立模型檢驗方程：e2=C+a1X1+a2X2+a3X4+a4X5+a5X12+a6X22+a7X42+a8X52要檢驗的同方差性假設(shè)為H0：a1=a2=a3=a4=a5=a6=a7=a8=0檢驗結(jié)果如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic3.    Probability0.Obs*R-squared14.60238    Pro

18、bability0.由上表可知：Obs*R-squared=14.60238 卡方在0.05的顯著水平下，查表得臨界值，臨界值c20.05(8)=15.51>14.60238,因此接受原假設(shè)，方程具不存在異方差性。(三) 自相關(guān)性檢驗運用拉格朗日乘數(shù)法（LM）檢驗方程是否具有自相關(guān)性，檢驗結(jié)果如下：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic1.    Probability0.Obs*R-squared2.    Probability0.由以上結(jié)果可知：Obs*R-squared的計算結(jié)果是2.，卡方在0.05的顯著水平下，查表得臨界值，臨界值 c20.05(1)=3.84>2.，所以接受原假設(shè)，即該模型不存在自相關(guān)。五、 結(jié)論與建議通過建立多元線性回歸模型可以得出，影響國內(nèi)旅游總收入的主要因素是國內(nèi)游客總?cè)藬?shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、鐵路營業(yè)里程數(shù)和星級飯店總數(shù)。在其他因素不變的情況下，旅游人數(shù)每增加1百萬人，旅游總收入增加13.852億元；城鎮(zhèn)居民收入每增加1元，旅游收入減少0.974億元；鐵路營業(yè)里程每增加1萬公