國(guó)內(nèi)旅游收入的影響因素分析

國(guó)內(nèi)旅游收入的影響因素分析引言：中國(guó)是世界上著名的旅游大國(guó)，擁有豐富的旅游資源。我國(guó)旅游業(yè)從1978年改革開放以后，呈現(xiàn)蓬勃開展的趨勢(shì)。尤其是在推行“黃金周〞以后，外出旅游已經(jīng)成為一種具有共識(shí)的潮流，國(guó)內(nèi)旅游得到了全面快速的開展。據(jù)世界旅游組織〔WTO〕預(yù)測(cè)，到2023年中國(guó)將成為世界最大的旅游目的地和第四位的旅游客源產(chǎn)生地。旅游業(yè)已成為全球經(jīng)濟(jì)中開展勢(shì)頭最強(qiáng)勁和規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)之一。一、問題的提出旅游業(yè)在城市經(jīng)濟(jì)開展中的產(chǎn)業(yè)地位、經(jīng)濟(jì)作用逐步增強(qiáng)，旅游業(yè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)性、社會(huì)就業(yè)的帶動(dòng)力、以及對(duì)文化與環(huán)境的促進(jìn)作用日益顯現(xiàn)。然而，旅游業(yè)的如此快速的開展，到底是何種因素在起推動(dòng)作用？該如何預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間里旅游業(yè)的前景方向呢？本文將從定量的角度，采用現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸分析的方法，來(lái)研究我國(guó)目前國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)規(guī)模的影響因素，弄清在目前的社會(huì)經(jīng)濟(jì)下，影響我國(guó)國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)的各主要因素及其影響程度。并在此根底上，對(duì)國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)的規(guī)模進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測(cè)。二、理論綜述國(guó)內(nèi)目前關(guān)于居發(fā)旅游消費(fèi)的研究中，主要以定性研究為主。比擬有代表性的研究如下：許春曉〔1999〕通過(guò)對(duì)中國(guó)旅游消費(fèi)的狀況進(jìn)行分析和評(píng)論，指出今后旅游消費(fèi)的研究方向之一是旅游消費(fèi)典型現(xiàn)象的研究；顏紹梅〔2001〕從宏觀上探討了中國(guó)旅游消費(fèi)的運(yùn)行特征，提出了可持續(xù)性旅游消費(fèi)的建議；谷慧敏和伍來(lái)春〔2003〕從居發(fā)收入分配及其結(jié)構(gòu)演變的角度，對(duì)中國(guó)改革開放20多年的國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)的特征進(jìn)行了理論分析；尹世杰〔2003〕指出了我國(guó)旅游消費(fèi)開展中的情況和存在問題，并提出了未來(lái)促進(jìn)我國(guó)旅游消費(fèi)的措施。至于旅游消費(fèi)定量研究的文獻(xiàn)，大局部那么是從局部影響因素出發(fā)。李銀蘭和范紅〔2002〕利用1993—1998年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析了我國(guó)城鎮(zhèn)居民國(guó)內(nèi)旅游消費(fèi)支出與可自由支配收入之間的關(guān)系，但未能把價(jià)格指數(shù)的因素納入到研究范疇中；張立生那么〔2004〕那么主要從交通條件分析。綜上，我們得出啟示，納入多方面的影響因素，從交通條件和環(huán)境條件及居民消費(fèi)水平方面綜合考慮，建立模型分析對(duì)國(guó)內(nèi)旅游收入的影響。三、影響因素的分析1、人均可支配收入可支配收入是衡量購(gòu)置能力的重要指標(biāo)，可支配收入是指人們從事社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)而得到的個(gè)人收入扣除所得稅的余額，是自己可以自由決定其用途的收入。隨著經(jīng)濟(jì)的開展和社會(huì)的進(jìn)步，人們的收入不斷增加，生活水平逐步提高，人們?cè)诟旧嫘枰獫M足之后，將會(huì)把追求目標(biāo)轉(zhuǎn)移到精神方面去，會(huì)不斷建立良好、和諧的人際關(guān)系，來(lái)完善和開展自己?，F(xiàn)在，一些興旺國(guó)家，人們已經(jīng)把旅游看作現(xiàn)代生活方式中必不可少的重要組成局部。因此，本文選擇人均可支配收入作為一個(gè)指標(biāo)。2、CPICPI反映了與居民生活有關(guān)的產(chǎn)品及勞務(wù)價(jià)格統(tǒng)計(jì)出來(lái)的物價(jià)變動(dòng)指標(biāo)，同時(shí)也必然影響到出游者消費(fèi)的增長(zhǎng)，從而增加旅游收入。3、國(guó)內(nèi)旅行社數(shù)旅行社作為旅游業(yè)的三大支柱之一，與旅游業(yè)有著極其緊密的聯(lián)系。當(dāng)前的旅行社數(shù)目既受旅游產(chǎn)業(yè)開展的直接影響，同時(shí)它也反映出我國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)的開展水平。因此，在對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)影響因素進(jìn)行分析時(shí)，國(guó)內(nèi)旅行社數(shù)必須作為一個(gè)重要解釋變量加以分析。4、國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)從1994年到2005年這十余年間，國(guó)內(nèi)旅游總?cè)舜螐?24百萬(wàn)人次增加到1212百萬(wàn)人次增加到六倍左右；國(guó)內(nèi)旅游總收入從1023.5億元，增加到5285.86億元增加到五倍左右。說(shuō)明兩者之間有很大的相關(guān)性。5、城鄉(xiāng)居民年底存款余額為反映我國(guó)人民生活水平與國(guó)內(nèi)旅游收入之間的關(guān)系，我們選取城鄉(xiāng)居民年底存款余額指標(biāo)。從數(shù)據(jù)可以看出，我國(guó)城鄉(xiāng)居民年底存款余額2005年到達(dá)141051億元，是1994年的6.55倍。而同期國(guó)內(nèi)旅游收入到達(dá)5286億元，為1994年的5.16倍。經(jīng)相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)兩者之間的相關(guān)系數(shù)為0.969?？梢姡瑖?guó)內(nèi)旅游收入與城鄉(xiāng)居民年底余額呈正相關(guān)，即人民生活水平的提高促進(jìn)了國(guó)內(nèi)旅游收入的增長(zhǎng)。6、交通里程很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái)，我國(guó)辦旅游業(yè)的開展都受到了交通條件的制約。隨著經(jīng)濟(jì)的開展，我國(guó)的交通條件也得到了很大的提高，同時(shí)給旅客的出行提供了很大的方便。因此選擇交通里程這一指標(biāo)作為影響旅游收入的一個(gè)指標(biāo)。四，數(shù)據(jù)的收集本文獲取了1994年到2005年的數(shù)據(jù)如下表一所示。表一1994年到2005年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)YX1X2X3X4X5X619941023.512358.6258.6339952421518.8184.708819951375.72930.35302.8282162929662.3196.24119961638.43382.5327.93275639.538520.8198.878819972112.73625.2337.1399564446279.8219.489319982391.23793.55334.4491069553407.5233.021419992831.94032.16329.7607071959621.8240.854420003175.54266.7331772574464332.4245.583820013522.44613333.3922278473762.4279.381620023878.45089.2330.61020387886910.6288.796820033442.35547.2334.611997870103617.3290.452220044710.76179347.7134671102119555.4308.693420055285.866873.95353.9163481212141051313.5269資料來(lái)源：://192.168.30.168:81/注:Y為中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游收入，單位為億元x1為人均可支配收入，單位為元x2為消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，以1985年為基年x3為國(guó)內(nèi)旅社數(shù)，單位為個(gè)x4為國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)，單位為百萬(wàn)人次x5為城鄉(xiāng)居民年底存款余額，單位為億元x6為交通里程，單位為萬(wàn)公里由中國(guó)國(guó)情決定，中國(guó)的旅游業(yè)在過(guò)去的幾十年里開展的相當(dāng)緩慢，到近幾年才快速開展起來(lái)。因此直到1994年才有與旅游收入相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這直接導(dǎo)致我們研究問題的樣本量缺乏的問題。五、模型的估計(jì)與調(diào)整1、檢驗(yàn)多重共線性1〕分別做y和各個(gè)解釋變量的散點(diǎn)圖，我們發(fā)現(xiàn)各個(gè)解釋變量與y都是近似的線性關(guān)系，因此我們?cè)O(shè)定模型為y=c+c1*x1+c2*x2+c3*x3+c4*x4+c5*x5+c6*x6EViews的最小二乘估計(jì)結(jié)果見表二DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/16/07Time:20:27Sample:19942005Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-8383.4332211.025-3.7916500.0127X1-1.4271661.667962-0.8556340.4313X224.8707113.720401.8126810.1296X30.3763460.1908801.9716360.1057X44.8008251.8464662.6000070.0482X5-0.0145660.044721-0.3257080.7578X615.128897.6191281.9856460.1038R-squared0.987928

Meandependentvar2949.047AdjustedR-squared0.973441

S.D.dependentvar1313.443S.E.ofregression214.0499

Akaikeinfocriterion13.86149Sumsquaredresid229086.8

Schwarzcriterion14.14436Loglikelihood-76.16896

F-statistic68.19606Durbin-Watsonstat2.483285

Prob(F-statistic)0.000124從表一可以看出，除了x4的系數(shù)通過(guò)檢驗(yàn)，其他解釋變量的系數(shù)都未通過(guò)檢驗(yàn)?？梢娚鲜瞿Ｐ筒皇翘?，我們可將模型設(shè)定如下Y=c+c1*logx1+c2*logx2+c3*logx3+c4*logx4+c5*logx5+c6*logx6EViews的最小二乘估計(jì)結(jié)果見表三：表三EViews的最小二乘計(jì)算結(jié)果DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:12/16/07Time:19:11Sample:19942005Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-16.777575.632615-2.9786460.0308LOG(X1)-2.6194561.491743-1.7559700.1394LOG(X2)4.2914641.1588253.7032880.0140LOG(X3)0.8253380.3150382.6198030.0471LOG(X4)0.9246620.4990181.8529630.1231LOG(X5)0.2699790.8675490.3111980.7682LOG(X6)0.9644130.7382221.3063990.2483R-squared0.992832

Meandependentvar7.884227AdjustedR-squared0.984230

S.D.dependentvar0.501562S.E.ofregression0.062986

Akaikeinfocriterion-2.400614Sumsquaredresid0.019836

Schwarzcriterion-2.117751Loglikelihood21.40368

F-statistic115.4196Durbin-Watsonstat2.874831

Prob(F-statistic)0.000034由上表可知，有些解釋變量的系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量有所增加，即模型有所改良?；貧w系數(shù)和修正的回歸系數(shù)都很高，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量也很顯著。我們猜測(cè)上述模型存在多重共線性。那么由軟件求得個(gè)解釋變量的相關(guān)系數(shù)如表四：X1X2X3X4X5X6X110.76206905650.97605338120.97553429080.99653417790.9668251186X20.762069056510.61543847190.69621227990.71347127650.7152267592X30.97605338120.615438471910.95877143660.98610813990.9615983457X40.97553429080.69621227990.958771436610.97872161820.9188646329X50.99653417790.71347127650.98610813990.978721618210.9612301192X60.96682511860.71522675920.96159834570.91886463290.96123011921由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在嚴(yán)重多重共線性。2〕.修正多重共線性采用逐步歸回的方法，去檢驗(yàn)和解決多重共線性問題。分別做Iny對(duì)logx1，logx2，logx3，logx4，logx5,logx6的一元回歸。結(jié)果如表五：變量logx1logx2logx3logx4logx5logx6參數(shù)估計(jì)值1.5761845.0531410.7836581.9351930.8721562.320342t統(tǒng)計(jì)量13.779614.5924029.0437277.95883616.676117.8635530.9499690.6783550.8910540.8636540.9652890.8607930.9449660.6461900.8801600.8500200.9618180.846872由表五可知，Inx5的修正系數(shù)最大，而且也通過(guò)了t檢驗(yàn)，現(xiàn)在以Inx5為根底，順次參加其他變量逐步回歸結(jié)果如表六：logx1logx2logx3logx4logx5logx6logx5logx1-1.1601092.4314490.963094logx5logx20.6038538.8190780.959227logx5logx30.2645614.4121930.957903logx5logx4-0.5452885.2459590.958932logx5logx62.4105650.9659470.961560由上表可知所有新引入的解釋變量都沒有通過(guò)t檢驗(yàn)，那么如表七有LnY對(duì)LnX5的回歸結(jié)果DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:12/15/07Time:19:13Sample:19942005Includedobservations:12VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1.7245400.576894-2.9893550.0136LOG(X5)0.8721560.05230016.676110.0000R-squared0.965289

Meandependentvar7.884227AdjustedR-squared0.961818

S.D.dependentvar0.501562S.E.ofregression0.098007

Akaikeinfocriterion-1.656554Sumsquaredresid0.096053

Schwarzcriterion-1.575736Loglikelihood11.93932

F-statistic278.0926Durbin-Watsonstat1.383752

Prob(F-statistic)0.000000所以最后的回歸結(jié)果為：log=-1.724540+0.872156*logse=0.5768940.052300t=-2.98935516.67611=0.965289=0.961818F=278.0926DW=1.3837522、異方差的檢驗(yàn)由于研究對(duì)象的特殊性及我們國(guó)家經(jīng)濟(jì)的開展?fàn)顩r，我們的樣本量受實(shí)際情況限制無(wú)法足夠大，因此我們只能選擇用圖示法來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲睢?〕相關(guān)圖形分析由于樣本量太小，logY的離散程度隨logX5的變化不是太明顯，下面我們來(lái)分析殘差圖。2〕殘差圖分析由上圖可以看出殘差的平方并未隨著解釋變量的變化而呈現(xiàn)增大或減小的趨勢(shì)，是比擬分散和隨機(jī)的，因此初步判斷此模型不存在異方差。3、自相關(guān)的檢驗(yàn)首先我們用圖示檢驗(yàn)法，先繪制和的散點(diǎn)圖，如下所示：(其中E為，E1為)由圖可以看出該模型存在正的自相關(guān)。下面用科克倫奧克特迭代法對(duì)自相關(guān)進(jìn)行補(bǔ)救。用軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)可以得到和的序列，然后利用最小二乘估計(jì)法對(duì)模型=+進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果如表八：〔其中E1為〕DependentVariable:EMethod:LeastSquaresDate:12/19/07Time:22:51Sample(adjusted):19952005Includedobservations:11afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

E10.2931390.3020240.9705840.3546R-squared0.084243

Meandependentvar0.004154AdjustedR-squared0.084243

S.D.dependentvar0.096837S.E.ofregression0.092669

Akaikeinfocriterion-1.833064Sumsquaredresid0.085875

Schwarzcriterion-1.796891Loglikelihood11.08185

Durbin-Watsonstat1.996219由表八有=0.293139，對(duì)原模型進(jìn)行廣義差分，得到廣義差分方程：log-0.293139*log=c1*〔1-0.293139〕+c2*〔log-0.293139*log〕+令Y1=log-0.293139*log，X55=log-0.293139*log，c11=c1*〔1-0.293139〕那么模型變換為Y1=c11+c2*x55對(duì)上述廣義差分方程進(jìn)行回歸，得結(jié)果如表九：DependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:12/19/07Time:23:00Sample(adjusted):19952005Includedobservations:11afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-2.9839920.729103-2.1756380.2699X550.8267570.0921648.9704910.0000R-squared0.899407

Meandependentvar5.678061AdjustedR-squared0.888230

S.D.dependentvar0.288154S.E.ofregression0.096336

Akaikeinfocriterion-1.678994Sumsquaredresid0.083525

Schwarzcriterion-1.606649Loglikelihood11.23447

F-statistic80.46971Durbin-Watsonstat2.031662

Prob(F-statistic)0.000009現(xiàn)在對(duì)差分后的方程用圖示法進(jìn)行檢驗(yàn)，繪制和的散點(diǎn)圖，如下所示：〔其中E為，E1為〕由圖可知自相關(guān)已消除。那么由c1*〔1-0.293139〕=-2.983992得c1=-4.221469，且c2=0.826757。所以本模型估計(jì)的最終結(jié)果為：log=-4.221469+0.826757log六、結(jié)論分析隨著社會(huì)與時(shí)代的變遷，旅游業(yè)已成為我國(guó)乃至整個(gè)世界經(jīng)濟(jì)開展的一個(gè)重要組成局部，對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)開展?fàn)顩r的統(tǒng)計(jì)量度就顯得十分重要，這不僅從宏觀上反映旅游業(yè)的開展水平、影響因素以及整個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)開展水平，同時(shí)也直接關(guān)系到評(píng)估旅游業(yè)和旅游活動(dòng)直接、間接和誘發(fā)性的經(jīng)濟(jì)影響，關(guān)系到旅游設(shè)施和資源的規(guī)劃與開發(fā)，關(guān)系到如何確定旅游者結(jié)構(gòu)并制訂營(yíng)銷和促銷策略，以及識(shí)別游客的流